- Neurologie
- 2026
Qu’est-ce qu’un EEG ? Comment la lecture des ondes cérébrales a transformé les neurosciences cliniques
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Un outil ancien mais robuste
Le cerveau est actif en permanence. Même pendant le sommeil, des millions de neurones déchargent selon des schémas coordonnés, produisant de minuscules signaux électriques qui se propagent à la surface du cuir chevelu, refletant l’activité cérébrale en cours. L’électroencéphalogramme (EEG) est un examen non invasif qui rend ces signaux visibles et lisibles. Depuis son introduction il y a près d’un siècle [1,2], l’EEG joue un rôle crucial dans le diagnostic neurologique et les neurosciences, offrant aux cliniciens et aux chercheurs une fenêtre sur le fonctionnement du cerveau qu’aucune autre technologie ne peut reproduire : continue, en temps réel et non invasive.
Ce que mesure réellement un EEG
Les neurones communiquent en échangeant des charges électriques à travers leurs membranes. Lorsque de grands groupes de neurones s’activent simultanément, comme ils le font en permanence, ces minuscules activités électriques s’additionnent et peuvent être détectées à l’extérieur du crâne. Un EEG capte ces fluctuations électriques globales grâce à des électrodes placées sur le cuir chevelu, enregistrant l’activité combinée de millions de neurones en même temps [10].
Les signaux sont très faibles, mesurés en microvolts, soit environ un million de fois plus faibles que ceux d’une pile AA standard. Ils possèdent cependant une organisation bien structurée. Le cerveau génère des rythmes distincts à différentes fréquences, appelés ondes cérébrales, chacune étant associée à un état d’activité spécifique : les ondes delta lentes du sommeil profond, les ondes bêta plus rapides de l’éveil concentré, ainsi qu’une variété de rythmes intermédiaires [10].
Ce qui se passe pendant la réalisation d’un examen EEG
Un examen d’EEG est simple et indolore. Un technicien place un bonnet ou une série de petites électrodes sur le cuir chevelu, généralement maintenues en place à l’aide d’un gel conducteur qui améliore la transmission électrique. Les électrodes n’émettent aucun courant ; elles se contentent de capter les signaux.
Pendant l’enregistrement, qui peut durer de vingt minutes à plusieurs jours selon ce que recherche le clinicien, le patient peut être invité à respirer profondément, regarder une lumière clignotante ou simplement se reposer les yeux fermés. Chacune de ces conditions provoque des réponses cérébrales caractéristiques qui aident les médecins à interpréter les données. Le résultat est un enregistrement multicanal composé de plusieurs tracés simultanés d’activité électrique provenant de différentes régions du cerveau [10].
Ce que révèle un EEG
Comme les schémas électriques du cerveau sont étroitement liés à son fonctionnement, toute perturbation de ces schémas a une signification clinique. Des pointes anormales ou des ondes lentes dans des régions spécifiques peuvent indiquer aussi bien un foyer épileptique qu’une atteinte cérébrale diffuse. L’EEG ne produit pas une image de la structure du cerveau comme l’IRM ou le scanner. Il capture plutôt son état global et sa fonction : ce que fait le cerveau, instant après instant [10].
La résolution temporelle, c’est-à-dire la capacité à suivre des changements à l’échelle de la milliseconde, constitue l’avantage déterminant de l’EEG. Les processus cérébraux sont rapides, et aucune technologie d’imagerie actuelle n’égale la capacité de l’EEG à suivre l’activité cérébrale de manière continue, non invasive et en temps réel [10].
Comment l’EEG a transformé la neurologie
Crédits: Hans Berger, « Über das Elektrenkephalogramm des Menschen, » Archiv für Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 1929. Via Wikimedia Commons.
Avant l’EEG, l’épilepsie était diagnostiquée presque exclusivement à partir de l’histoire du patient et des témoignages de témoins. Il n’existait aucun moyen d’observer directement ce qui se passait dans le cerveau pendant une crise, ni de distinguer l’épilepsie d’autres pathologies présentant des symptômes similaires. L’EEG a changé la donne. Des signatures électriques caractéristiques (pointes, complexes pointe-onde, décharges rythmiques, etc.) ont permis de confirmer un diagnostic, de classifier les types de crises et d’orienter les décisions thérapeutiques avec une précision jusque-là inédite [3,10].
L’impact de l’EEG s’est étendu bien au-delà de l’épilepsie. En médecine du sommeil, il est devenu un outil fondamental : ce sont des enregistrements EEG dans les années 1950 qui ont permis d’identifier les différentes phases du sommeil, y compris le sommeil paradoxal (REM) [4,5], remettant en cause l’idée selon laquelle le cerveau endormi serait simplement inactif. En réanimation, la surveillance EEG continue permet de détecter des crises non convulsives, c’est-à-dire des épisodes d’activité électrique anormale sans manifestation physique visible, chez des patients gravement malades ou inconscients [6,7]. Dans les troubles de la conscience, les schémas EEG aident à évaluer si un patient cliniquement non réactif présente néanmoins des signes d’activité consciente [10].
L’EEG aujourd’hui
Malgré plus d’un siècle d’existence, l’EEG reste un outil clinique de première ligne. Il est rapide à mettre en place, relativement peu coûteux et disponible dans les hôpitaux du monde entier [2]. Les amplificateurs modernes et l’enregistrement numérique ont permis d’obtenir des données plus propres, plus faciles à stocker et à partager. Les systèmes d’EEG ambulatoire permettent désormais de surveiller les patients à domicile pendant plusieurs jours, capturant des événements qui pourraient échapper à un enregistrement court en clinique [8].
Plus récemment, des méthodes d’apprentissage automatique ont été appliquées aux données EEG afin d’automatiser la détection des crises et d’autres schémas anormaux, réduisant la charge de travail des cliniciens qui devaient jusqu’à présent analyser manuellement des heures d’enregistrement [9]. En recherche, l’EEG demeure un outil central pour étudier la cognition, l’attention et les bases neuronales des troubles neurologiques et psychiatriques.
EEG chez BIOSerenity
BIOSerenity s’inscrit dans cette évolution en se concentrant sur l’examen EEG et son interprétation à distance grâce à des dispositifs miniaturisés que les patients peuvent porter même en dehors de l’hôpital. Les solutions BIOSerenity sont associées à des systèmes d’intelligence artificielle pripriétaires (notre large brain model) qui aident les cliniciens à interpréter plus rapidement de longs enregistrements, offrant aux patients des réponses plus précoces et plus claires sur leur état.
Ce qui n’a pas changé, c’est le principe fondamental : le cerveau génère une activité électrique, cette activité est structurée et porteuse de sens, et son analyse attentive révèle des informations qu’aucune prise de sang ni aucun examen d’imagerie ne peut fournir. Cette idée, démontrée pour la première fois dans les années 1920 [1,2], reste aujourd’hui le socle d’une part importante des neurosciences cliniques modernes.
Références
1. Berger, H. (1929). Über das Elektrenkephalogramm des Menschen. Archiv für Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 87(1), 527–570.
https://doi.org/10.1007/BF01797193
2. Vergani, A. A. (2024). Hans Berger (1873–1941): the German psychiatrist who recorded the first electrical brain signal in humans 100 years ago. Advances in Physiology Education, 48(4), 878–881. https://doi.org/10.1152/advan.00119.2024
3.Tudor, M., Tudor, L., & Tudor, K. I. (2005). Hans Berger (1873–1941): the history of electroencephalography. Acta Medica Croatica, 59(4), 307–313.
4. Aserinsky, E., & Kleitman, N. (1953). Regularly occurring periods of eye motility, and concomitant phenomena, during sleep. Science, 118(3062), 273–274. https://doi.org/10.1126/science.118.3062.273
5. Liu, D. (2024). The power of direct observation: discovery of REM sleep. Nature Reviews Neuroscience, 25, 579–580. https://doi.org/10.1038/s41583-024-00840-y
6. Claassen, J., Mayer, S. A., Kowalski, R. G., Emerson, R. G., & Hirsch, L. J. (2004). Detection of electrographic seizures with continuous EEG monitoring in critically ill patients. Neurology, 62(10), 1743–1748. https://doi.org/10.1212/01.WNL.0000125184.88797.62
7. Scheuer, M. L. (2002). Continuous EEG monitoring in the intensive care unit. Epilepsia, 43(Suppl. 3), 114–127. https://doi.org/10.1046/j.1528-1157.43.s.3.7.x
8. Tatum, W. O., Desai, N., & Feyissa, A. (2021). Ambulatory EEG: Crossing the divide during a pandemic. Epilepsy & Behavior Reports, 16, 100462. https://doi.org/10.1016/j.ebr.2021.100462
9. Kuhlmann, L., Lehnertz, K., Richardson, M. P., Schelter, B., & Zaveri, H. P. (2018). Seizure prediction — ready for a new era. Nature Reviews Neurology, 14(10), 618–630. https://doi.org/10.1038/s41582-018-0055-2
10. Nayak, C. S., & Anilkumar, A. C. (2023). EEG normal waveforms. In StatPearls. StatPearls Publishing. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK563295/