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AnySleep : une IA open source analyse le sommeil à la seconde

La FH Aachen a mis au point AnySleep, un modèle d'IA open source qui analyse l'activité cérébrale pendant le sommeil sur des intervalles plus courts que les 30 secondes habituelles.

Illustration of an AI model analyzing EEG brain-wave data to classify sleep stages in short intervals.
Image: t3n Magazin
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Des chercheurs de la FH Aachen, en Allemagne, ont développé AnySleep, un modèle d'IA open source dédié à l'analyse du sommeil humain. Capable de repérer de brèves variations de l'activité cérébrale, il décrit les phases du sommeil sur des intervalles bien plus courts qu'auparavant. Les résultats ont été publiés dans la revue npj Digital Medicine, qui fait partie du Nature Portfolio.

Au-delà des séquences de 30 secondes

Lors d'une étude du sommeil, l'activité cérébrale est généralement enregistrée par électroencéphalographie (EEG). Les spécialistes découpent les données d'une nuit en séquences de 30 secondes et attribuent un stade de sommeil à chacune, ce qui donne une courbe en escaliers. Selon l'équipe, AnySleep permet de résoudre des intervalles plus courts et donc de détecter des changements très brefs, pour dresser un tableau détaillé des phases de la nuit.

« Les brefs épisodes d'éveil, souvent limités à quelques secondes, peuvent fournir des indices importants en recherche sur le sommeil. Si l'intervalle d'évaluation est trop long, ces changements sont mal pris en compte », explique Stephan Bialonski, auteur de l'étude. L'IA a été entraînée sur les données de sommeil d'environ 20 000 participants, dont l'âge, le mode de vie et l'état de santé variaient fortement.

Un potentiel médical, avec des limites

Cette finesse d'analyse a déjà permis de distinguer des différences de structure du sommeil entre personnes en bonne santé et personnes malades. Stephan Bialonski reconnaît toutefois que la méthode ne permet pas encore de poser un diagnostic. « Mais AnySleep fournit déjà des indices sur certaines pathologies et nous aide à mieux comprendre le sommeil », dit-il. Le projet se poursuit avec plusieurs cliniques.

Le code source est public et peut en théorie être installé sur n'importe quel ordinateur. La FH Aachen propose aussi SomnoBot, une interface dans le navigateur qui permet d'utiliser l'outil sans savoir programmer. D'après le communiqué, les données sensibles ne quittent jamais l'ordinateur local, ce qui garantit la confidentialité dans le cadre strict de la recherche clinique.

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