Ce billet s’appuie sur une étude fascinante en IRMf de Ninaus et collègues (2013), qui posent une question à la fois simple et profonde : que se passe-t-il dans le cerveau lorsque des personnes croient qu’elles font du neurofeedback, même si le feedback n’est pas réel ? Ce travail, extrait des archives, s’éloigne des protocoles précis de neurofeedback (NF) pour examiner la machinerie cognitive plus générale qui s’active dès qu’une personne s’assoit devant un écran de feedback et tente de contrôler sa propre activité cérébrale.

Le neurofeedback est une forme de biofeedback dans laquelle des mesures en temps réel de l’activité cérébrale (par exemple les rythmes ÉEG ou le signal BOLD en IRMf) sont transformées en signaux sensoriels, permettant à la personne d’apprendre – par la pratique et le renforcement – à moduler ces signaux au fil du temps. L’objectif est de soutenir l’autorégulation dans des conditions comme le TDAH, la dépression ou l’anxiété, et de renforcer certaines fonctions cognitives comme l’attention ou la mémoire de travail.

Mais chaque séance de neurofeedback ne se limite pas au rythme ciblé ou à la région d’intérêt (ROI). Elle mobilise aussi des processus auto-référentiels (« est-ce que je fais ça correctement ? »), l’attention interoceptive (le fait de se tourner vers des signaux internes subtils), les attentes de contrôle, et des systèmes plus larges de contrôle cognitif qui ajustent l’effort, maintiennent la concentration et modifient les stratégies. Cette étude isole ces mécanismes généraux en utilisant un paradigme de feedback fictif : les participants pensent qu’ils contrôlent une barre en mouvement avec leur activité cérébrale, alors qu’en réalité la barre correspond à un enregistrement ÉEG de neurofeedback déjà réalisé.

En comparant l’effort actif pour contrôler la barre au fait de simplement la regarder bouger, les auteurs identifient les bases neurales du contrôle cognitif et du traitement auto-référentiel qui se mettent automatiquement en place dans des contextes de type NF, indépendamment de l’apprentissage réel. Comme nous allons le voir, cela a des implications directes pour la pratique clinique, les attentes des clients, et la manière dont nous concevons et interprétons les interventions en neurofeedback.

Méthodes

Participants et plan général

Vingt adultes en bonne santé (10 femmes, 10 hommes, âgés de 40 à 63 ans), sans antécédent neurologique ou psychiatrique, ont participé à l’étude. Tous étaient novices en neurofeedback et ne connaissaient pas le véritable objectif de l’expérience. Pendant l’IRMf, les participants recevaient un feedback visuel sous forme de trois barres colorées, présentées comme reflétant leur propre activité cérébrale en temps réel.

De façon cruciale, aucun véritable neurofeedback n’était fourni. Les mouvements des barres provenaient d’enregistrements ÉEG de séances précédentes d’entrainement en neurofeedback du rythme sensorimoteur (SMR). Ces enregistrements ont été nettoyés des artéfacts par deux experts ÉEG indépendants, lissés par une moyenne mobile d’une seconde, puis rejoués à 20 mises à jour par seconde pour générer un affichage réaliste de type NF. La barre centrale représentait le signal « cible », tandis que les deux barres latérales représentaient une activité à supprimer, imitant les instructions classiques d’entrainement SMR.

Conditions expérimentales

Le paradigme incluait trois conditions en blocs :

1. Get control : les participants étaient invités à contrôler volontairement le mouvement des barres à l’aide de leur activité cérébrale. Leur objectif était d’augmenter la hauteur de la barre centrale et de diminuer les deux barres latérales. Ils devaient se détendre, rester focalisés sur le feedback et éviter les mouvements – des instructions très proches de celles de l’entrainement en neurofeedback ÉEG.

2. Watch moving bars : les participants regardaient passivement les mêmes barres en mouvement sans essayer de les contrôler.

3. Watch static bars : les participants observaient des barres statiques, servant de condition contrôle visuelle de bas niveau.

Chaque condition était répétée cinq fois. Un essai typique commençait par une croix de fixation (environ 17–20 s), suivie d’un indice (« control » ou « watch », 3 s), puis d’un bloc de 20 s avec l’affichage correspondant. Dans la condition get control uniquement, les participants évaluaient ensuite leur performance perçue sur une échelle en 5 points allant de « aucun contrôle » à « contrôle total ».

Questionnaires et différences interindividuelles

Après l’IRMf, les participants complétaient :

• Une échelle de locus de contrôle pour la technologie (KUT), mesurant à quel point ils se sentent en général à l’aise avec les systèmes technologiques.

• Une mesure de rumination (Ruminative Response Scale, version courte), avec des sous-échelles de réflexion (pondering) et de brooding.

Ces données ont permis d’examiner les liens entre certaines caractéristiques de style de pensée et le sentiment de contrôle sur la tâche de type neurofeedback.

Acquisition et analyse IRM

Les images fonctionnelles ont été acquises sur un scanner 3T Siemens Skyra avec une séquence pondérée T2* (TR 920 ms, TE 30 ms, 23 coupes, voxels 4 × 4 × 4 mm) couvrant l’ensemble du cerveau. Le prétraitement standard (correction des mouvements, correction du décalage temporel, normalisation en espace MNI, lissage 8 mm) a été réalisé dans SPM8.

Des régressseurs de blocs ont été créés pour la fixation, les indices, chacune des trois conditions de barres, et la période d’évaluation. Les contrastes principaux au niveau groupe étaient :

• Get control > watch moving bars (contrôle cognitif et engagement auto-référentiel au-delà du simple traitement du mouvement).

• Watch moving bars > get control (régions plus activées lorsque les barres sont seulement observées, sans tentative de contrôle).

• Watch moving bars > watch static bars (réponse générale au mouvement et au fait de voir son activité cérébrale supposée).

Les analyses en tout cerveau étaient seuillées à p < .001 non corrigé, avec une correction FDR au niveau des clusters à p < .05 et une taille minimale de 10 voxels.

Résultats

Résultats comportementaux : contrôle perçu et croyances de contrôle

En moyenne, les participants rapportaient un sentiment de contrôle modéré sur les barres pendant la condition get control (note moyenne 2,69 sur 1–5, où 3 correspondait à un « contrôle moyen » ; plage 1–4). Lors du débriefing, aucun n’a suspecté que le feedback était fictif, suggérant que l’illusion de NF était convaincante.

Fait intéressant, on observe une corrélation négative significative entre le contrôle perçu et le score KUT (locus de contrôle pour la technologie). Ceux qui se sentaient habituellement plus compétents avec la technologie (score KUT plus élevé) évaluaient leur capacité à contrôler la barre comme plus faible. Autrement dit, plus une personne a l’habitude de faire confiance à ses capacités à gérer des dispositifs, plus elle semblait détecter finement que ce dispositif particulier ne répondait pas réellement à ses actions.

Les scores de rumination (réflexion et brooding) n’étaient pas significativement liés à la performance perçue.

Corrélats neuraux de la tentative de contrôle du feedback

Le contraste principal – get control > watch moving bars – a révélé un large réseau fronto-pariétal et cingulo-operculaire, incluant :

• L’insula antérieure bilatérale (pic maximal à gauche), s’étendant vers l’opercule.

• Le cortex cingulaire antérieur (CCA).

• Les aires motrices supplémentaires (SMA) bilatérales.

• Le cortex préfrontal dorsomédian et dorsolatéral.

• Le lobule pariétal supérieur droit et le gyrus supra-marginal gauche.

• Le thalamus gauche.

Le tableau 2 et la carte d’activation (page 6) montrent ces clusters distribués dans des régions classiques du contrôle cognitif et du traitement interoceptif/auto-référentiel. Les auteurs y voient une signature neurale du contrôle cognitif sous la croyance d’entrainement en neurofeedback.

Dans le contraste inverse, watch moving bars > get control, seule la région du gyrus angulaire gauche montrait une activation plus forte. Cette structure est souvent associée au réseau du mode par défaut et au traitement auto-référentiel au repos, mais aussi à l’attribution d’agency externe.

Traitement des barres en mouvement vs barres statiques

Le contraste watch moving bars > watch static bars – en gros « ce qui se passe lorsque mon ‘activité cérébrale’ bouge sur l’écran » – montrait une activation bilatérale étendue :

• Cortex pariétal inférieur et supérieur.

• Cortex temporal.

• Insula postérieure.

• Gyrus frontal inférieur.

• Régions occipitales moyennes et gyrus fusiforme.

• Gyrus précentral et gyrus supra-marginal.

Les coupes cérébrales de la figure 3 (page 6) illustrent ce vaste réseau visuo-attentionnel, qui apparaît que les personnes essaient ou non de contrôler l’affichage.

Discussion

Cette étude distingue élégamment deux couches de ce qui se joue dans un contexte de neurofeedback : voir simplement un feedback présenté comme représentant son cerveau, et essayer activement de le contrôler. Même en l’absence de contingence réelle entre le cerveau et l’affichage, l’intention de s’autoréguler suffit à recruter un réseau robuste de contrôle cognitif.

L’insula antérieure bilatérale ressort comme un hub central. Cette région est fortement liée à la conscience interoceptive et au traitement auto-référentiel, intégrant les états corporels internes et les signaux externes. Dans un contexte de neurofeedback, l’insula semble jouer le rôle de comparateur : « Dans quelle mesure mes signaux internes correspondent-ils à ce que je vois sur l’écran ? ». Lorsque les participants essaient de contrôler les barres, ce processus de comparaison semble s’intensifier.

Le cortex cingulaire antérieur et les cortex préfrontaux dorsomédian et dorsolatéral, également fortement activés, s’intègrent bien dans leur rôle classique de surveillance des écarts entre l’état actuel et l’état souhaité, d’allocation de l’attention et d’ajustement des stratégies. En langage NF, ces aires contribuent probablement à suivre « est-ce que j’obtiens davantage du signal souhaité ? » et à ajuster l’effort ou la stratégie mentale – même lorsque le feedback n’est en réalité pas lié au cerveau de la personne.

Les aires motrices supplémentaires et le thalamus complètent ce tableau d’un système de contrôle centralisé soutenant l’attention soutenue et la préparation à la réponse (y compris les évaluations de performance). Les régions pariétales supérieures et supra-marginales suggèrent l’engagement de l’attention spatiale et l’intégration du feedback visuel dans les représentations du corps et du soi.

À l’inverse, lorsque les participants observaient simplement les barres en mouvement sans chercher à les contrôler, le gyrus angulaire gauche était plus activé. Cette structure est souvent liée au réseau du mode par défaut et à l’attribution d’événements à des causes externes plutôt qu’à une origine interne. Quand l’instruction retire la nécessité d’exercer un contrôle, le système semble basculer vers une interprétation plus passive et plus externe de l’affichage.

La relation entre contrôle perçu et locus de contrôle pour la technologie est cliniquement et pratiquement pertinente. Les personnes qui se sentent habituellement compétentes avec les dispositifs techniques peuvent être plus sensibles à l’absence de contingence réelle dans le NF, et donc rapporter un moindre contrôle perçu lorsque le système ne répond pas comme attendu. En neurofeedback clinique, cela pourrait se traduire par une frustration précoce ou un abandon anticipé si l’entrainement n’est pas conçu pour fournir un feedback clair, signifiant, et des expériences de réussite précoces.

Pris ensemble, les résultats suggèrent que :

• Une grande partie de l’activité cérébrale observée pendant le NF reflète un contrôle cognitif général et des processus auto-référentiels, au-delà du rythme ou de la région spécifiquement entrainés.

• La croyance que l’affichage reflète son cerveau, et l’instruction de le contrôler, suffisent à engager ces réseaux – même lorsque aucun apprentissage réel ne peut se produire.

• Les attentes individuelles et les croyances de contrôle modulent la manière dont les personnes vivent leur performance.

Pour les personnes qui envisagent un neurofeedback, cela souligne que le NF n’est pas seulement une « salle de sport pour le cerveau » ; c’est aussi un processus expérientiel impliquant l’attention, la conscience de soi et le sentiment d’agency. Pour les cliniciens et les professionnels qui orientent, cela met en avant l’importance de la psychoéducation autour des attentes, du rôle des premières réussites et de la façon dont l’environnement d’entrainement peut soutenir ou au contraire fragiliser le sentiment d’auto-efficacité.

Du point de vue des praticiens en neurofeedback, ces données nous invitent à réfléchir plus délibérément à la façon dont nous mobilisons et modulons ces réseaux de contrôle. Certains protocoles encouragent volontairement une attention sans effort et une faible charge cognitive (par exemple, l’augmentation du SMR avec des animations de récompense simples), tandis que d’autres peuvent involontairement favoriser le sur-effort et la frustration, en particulier chez des clients très performants ou très à l’aise avec la technologie. Cette étude suggère qu’« essayer trop fort », en l’absence de contingences claires, peut engager de façon chronique les réseaux de contrôle sans produire un apprentissage efficace.

Plus largement, ce travail s’inscrit dans un modèle émergent du neurofeedback comme processus à plusieurs couches : un apprentissage implicite dans les réseaux ciblés, enchâssé dans un cadre d’apprentissage explicite faisant intervenir contrôle cognitif, interoception et agency. De futures études qui combineraient neurofeedback ÉEG et IRMf simultanée pourraient aider à clarifier la façon dont ces couches interagissent et à concevoir des entrainements qui respectent les limites de chacune.

La perspective de Brendan

Ce que j’aime particulièrement dans cette étude, c’est qu’elle met en lumière, discrètement mais clairement, quelque chose que tout clinicien en neurofeedback a déjà observé dans le fauteuil : parfois, des personnes travaillent incroyablement dur en séance, ont l’impression de « faire tout comme il faut », et pourtant disent : « Je ne pense pas que je contrôle quoi que ce soit. » À d’autres moments, des personnes traversent les séances avec une impression de ne « pas faire grand-chose », et pourtant leurs métriques cérébrales et leurs symptômes évoluent très favorablement.

Ce que montrent Ninaus et collègues, c’est qu’au moment où l’on dit à quelqu’un : « Ce qui s’affiche sur l’écran, c’est votre cerveau ; essayez de le contrôler », on active tout un ensemble de régions dédiées à l’effort, au monitoring, à la conscience de soi et à la correction d’erreur. Et cela se produit avant même de savoir si le feedback est réellement contingent.

En neurofeedback ÉEG clinique, ça a plusieurs implications.

D’abord, il y a toujours un « coût » de contrôle cognitif de fond intégré dans tout entrainement. Lorsque je demande à une personne d’augmenter le SMR à C3/C4 (12–15 Hz sur le cortex sensorimoteur) pour améliorer l’inhibition comportementale ou le sommeil, je ne façonne pas seulement le SMR. Je sollicite aussi son insula antérieure, son CCA et ses réseaux fronto-pariétaux pour maintenir une relation particulière entre l’état interne et le feedback externe. Si j’ajoute des consignes complexes (« essaie de te relaxer mais reste concentré, pense positivement mais pas trop fort, imagine que ton corps est lourd mais reste éveillé… »), je risque de surcharger ce système.

Ensuite, les attentes et la confiance technologique du client comptent. Une personne qui aurait un score élevé à une échelle de type KUT – celle qui dépanne le Wi-Fi de tout le monde au travail – a l’habitude que les systèmes répondent de manière prévisible quand elle appuie sur les bons « boutons ». Si son cerveau ne semble pas faire bouger l’affichage rapidement, elle pourra conclure : « Ça ne marche pas », même si un apprentissage subtil commence à se mettre en place sous le capot. Pour ce type de profil, j’aurais tendance à :

• Utiliser des structures de récompense très claires (par exemple, augmentation du SMR ou du bas bêta au-delà d’un seuil, avec un renforcement audio-visuel immédiat) et éviter les longues périodes de feedback ambigu.

• Mettre l’accent dès le début sur la psychoéducation concernant la nature de l’« apprentissage » (de petits changements parfois bruyants au fil des séances) et le fait que le sentiment subjectif de contrôle peut prendre du retard sur les changements neuroplastiques réels.

• Proposer des blocs plus courts avec davantage d’occasions de « gagner » : par exemple, des essais de 30–60 secondes avec des feedbacks de synthèse explicites, plutôt que de longues séquences continues.

Troisième point : l’étude nous pousse vers des consignes plus légères et plus permissives. Puisque le réseau de contrôle cognitif s’active dès qu’on crée une tâche de contrôle, on peut se permettre de simplifier le travail conscient du client. Au lieu de « essaie d’augmenter ton SMR et de réduire ton thêta et ton haut bêta en restant parfaitement immobile et concentré », on pourrait dire : « Observe ce qui se passe quand le vaisseau avance bien ; laisse ton cerveau trouver plus souvent cet état. » En pratique, cela pourrait donner :

• Pour un entrainement SMR à C4 chez un enfant hyperactif : insister sur l’immobilité et un corps calme mais éveillé, avec un jeu simple où des mouvements plus fluides et moins saccadés indiquent la réussite.

• Pour une diminution du haut bêta à Fz ou Cz chez un adulte anxieux : utiliser un feedback qui renforce de petites réductions dans la bande 22–30 Hz, combiné à une respiration lente ou des ancrages corporels, pour que les sensations internes associées à la réussite deviennent plus faciles à identifier.

Même si cette étude repose sur l’IRMf et un feedback fictif, elle résonne avec les choix que nous faisons en ÉEG. Si l’insula et le CCA fonctionnent comme des comparateurs entre l’état interne et le signal externe, je veux que mon feedback ÉEG soit aussi propre et interprétable que possible. Concrètement, cela implique :

• Une bonne gestion des impédances et des artéfacts, pour que le feedback reflète réellement le rythme ciblé et non les clignements d’yeux ou la tension de la mâchoire.

• Des règles de seuil et d’adaptation réfléchies, pour éviter de longues périodes où le client ne parvient pas à produire d’événements de récompense.

• Des stimuli engageants mais peu exigeants sur le plan cognitif (animations simples, scènes naturelles, signaux auditifs), pour laisser le gros du travail à l’apprentissage implicite plutôt qu’à des stratégies mentales complexes.

Je vois aussi un lien clair avec l’individualisation des protocoles. Tout le monde n’a pas besoin du même niveau d’engagement cognitif. Un adulte très ruminant, avec un haut bêta frontal élevé et de l’insomnie, pourra bénéficier de protocoles et de consignes qui désaccentuent délibérément l’effort – par exemple un entrainement d’augmentation de l’alpha à POz, yeux fermés, avec un feedback auditif, combiné à un accompagnement de type pleine conscience pour remarquer les sensations sans les « pourchasser ». Un adolescent sous-arousé et inattentif, à l’inverse, pourra mieux répondre à un feedback un peu plus ludique et orienté tâche pendant un entrainement SMR ou bas bêta à C3/Cz/C4, où l’engagement lui-même fait partie de la cible thérapeutique.

La découverte sur le gyrus angulaire murmure aussi quelque chose d’intéressant : lorsqu’on dit explicitement aux clients « contentez-vous de regarder », le cerveau semble basculer vers un mode d’attribution plus externe. En pratique, il m’arrive d’utiliser volontairement cette alternance au sein d’une même séance : alterner des blocs où le client « joue » activement avec le feedback et des blocs où il observe simplement. Cela peut aider les personnes qui ont tendance à trop forcer à laisser le système « travailler sur elles » tout en exposant le cerveau à un feedback contingent.

Enfin, la réalité clinique est beaucoup plus désordonnée que le dispositif propre et bien contrôlé de l’IRMf. Nos clients constatent des changements de symptômes, de sommeil, de résilience émotionnelle et de performance – des résultats qui dépendent de nombreuses heures d’entrainement répété et contingent. Mais cet article nous rappelle utilement que lorsque des études ne trouvent « aucune différence entre NF réel et NF fictif », il est important de regarder de près ce qui a été entrainé, pendant combien de temps, et quelle part de l’activation observée reflète la « charpente » commune de contrôle cognitif plutôt qu’une autorégulation spécifique d’un rythme ou réseau ciblé.

Au quotidien, mon message clé serait le suivant : concevoir le neurofeedback de manière à ce que le cerveau puisse apprendre de façon implicite, tandis que la personne se sent soutenue en douceur, plutôt que mise en situation d’examen. Si nous respectons les systèmes de contrôle cognitif comme des ressources limitées – plutôt que comme le seul moteur du changement – nous pouvons construire des protocoles plus durables, plus humains, et au final plus efficaces.

Conclusion

En utilisant un feedback fictif dans un paradigme IRMf, Ninaus et collègues montrent que la simple croyance de faire du neurofeedback suffit à recruter un large réseau de régions impliquées dans le contrôle cognitif, la conscience interoceptive et le traitement auto-référentiel. L’insula antérieure, le cortex cingulaire antérieur, la SMA et les cortex préfrontaux dorsomédian et dorsolatéral s’activent lorsque les personnes tentent de « piloter » un affichage qu’elles pensent refléter leur cerveau, alors qu’un traitement plus passif et attribué à des causes externes engage davantage le gyrus angulaire.

Ces résultats nous rappellent que le neurofeedback est toujours un processus en couches : la modulation ciblée de signaux cérébraux spécifiques s’appuie sur une charpente plus globale de motivation, d’agency, d’attentes et d’effort. Pour les cliniciens et les entraineurs, cela signifie que la façon dont on cadre la tâche, la rapidité avec laquelle on offre des expériences de réussite, et la manière dont on module la charge cognitive ne sont pas des détails cosmétiques ; ces éléments façonnent directement le contexte neural dans lequel l’apprentissage se produit. Quand nous trouvons le bon équilibre, le neurofeedback peut devenir moins une lutte pour le contrôle, et davantage une conversation guidée entre le cerveau, le corps et le feedback.

Références

Ninaus, M., Kober, S. E., Witte, M., Koschutnig, K., Stangl, M., Neuper, C., & Wood, G. (2013). Neural substrates of cognitive control under the belief of getting neurofeedback training. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 914. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2013.00914/full