The CRM participates in a European project studying decision-making and risk perception in mountain environments
Le CRM participe à un projet européen qui étudie la prise de décision et la perception du risque en montagne
Brain signals recorded on a mountain are noisy, and there’s no second take. The CRM is building the mathematics to read them.
En montagne, les signaux cérébraux sont bruités et ne s’enregistrent qu’une fois. Le CRM développe les mathématiques pour les lire.
Le projet NeuroMunt (POCTEFA, coordonné par l’Université de Perpignan Via Domitia) étudie la façon dont les gens prennent des décisions en situation de risque en montagne. Il réunit des chercheurs de France et d’Espagne issus de disciplines qui vont des systèmes complexes à la médecine du sommeil et à la physiologie en montagne, en passant par la psychologie du sport et la dynamique non linéaire. Le rôle du CRM est bien précis : développer des outils mathématiques pour analyser des signaux cérébraux enregistrés en plein air, sur des sujets en mouvement, dans des conditions très éloignées de celles d’un laboratoire.
Somewhere in the eastern Pyrenees, a mountain guide has six clients behind her, and the weather is turning. It was fine two hours ago, which counts for nothing now. Low cloud, wet snow on the ridge. She needs to decide whether to keep going or turn back, and soon, because the group is getting cold and one of them keeps asking about the summit. She trained for this kind of moment. But she is also running on less oxygen than she would at sea level, and her brain, the organ actually making the call, is doing something with risk assessment that neuroscience can describe in broad strokes but not yet predict. Whatever process leads to her decision will fire and resolve in milliseconds. It will leave faint electrical traces in the cortex. Nobody outside a research lab would normally think to measure those traces, and even inside a lab, they are hard to read.
NeuroMunt wants to try reading them anyway, outdoors, on the mountain.
The project, funded by the European programme POCTEFA and coordinated by the Université de Perpignan Via Domitia, brings together sports psychologists, sleep researchers, mountain rescue workers, physiologists, mathematicians and training centres from both sides of the Pyrenees. The CRM contributes a specific component to this consortium: the mathematical and computational analysis of field-recorded brain signals.
“A very concrete task the CRM has is to generate a toolkit, like a toolbox, to analyse electroencephalographic (EEG) signals,” says Axel Masó, a postdoctoral researcher at the CRM hired for the project. “Our toolkit will incorporate nonlinear systems metrics, complexity metrics, such as entropy or other concepts from complex systems and statistics.”
EEG data from a laboratory is already complex. EEG data from someone moving through a mountain environment is something else. The standard processing tools were built for controlled settings where you can repeat an experiment if the recording is poor, the subject holds still, and the room is quiet. None of that applies here. You get one shot at each recording, the subject is climbing or skiing, and the electrodes pick up every twitch and gust of wind. The team has learned this the hard way, working with preliminary recordings, and it has shaped the entire approach: before you can analyse anything, you must figure out which parts of the signal are worth analysing at all.
The Mathematical and Computational Biology Group, co-led by researcher Josep Sardanyés, works on this kind of problem in biological systems. “Understanding how the brain works is extraordinarily complicated,” Sardanyés says. “We are probably talking about one of the most complex of complex systems, with processes operating at different scales: the single neuron, groups of neurons, brain regions, the whole brain.” EEG captures macroscopic cortical activity, the large-scale electrical behaviour of the brain. The CRM’s job is to develop the mathematics to read that signal properly.
In concrete terms, the team is building software to quantify the complexity of EEG recordings and compare them across different situations. Entropy measures, autocorrelation, synchronisation patterns, techniques for characterising chaos: the tools come from dynamical systems theory and are designed to detect structure that standard clinical analysis would miss. These techniques are not commonly used in the EEG community. “Seeing how these measures behave across different scenarios could be very important for understanding large-scale brain dynamics in complex mountain environments and under risk conditions,” says Sardanyés. A central question is whether the EEG time series looks different when a person is approaching a decision. If they do, the mathematics should be able to show how.
One concept from the CRM’s approach is particularly suggestive. In fields like ecology and medicine, researchers have developed methods for detecting what are known as early warning signals: measurable changes in a time series that indicate the system is approaching a critical transition, a tipping point. The mathematical framework is well established for ecosystems on the verge of collapse or patients approaching a clinical crisis. Sardanyés and the team want to apply the same logic to brain signals recorded near a decision point. The idea is that a decision, choosing between two options under pressure, may behave mathematically like a bifurcation.
“These early warning signals can be measured directly from time series. They tell us how close the system is to a transition or bifurcation; in this case, a decision between two options.”
Josep Sardanyés, CRM
If the analogy holds, the EEG signal should show detectable changes as the moment of decision approaches. Whether it does is one of the things the project will test.
“From a fundamental perspective, the EEG signal has characteristics that are specific to complex systems,” Masó explains. “This allows them to be analysed with tools that are not standard within the community of EEG analysis experts. The CRM brings this more fundamental perspective, to know whether these tools will be the ones that allow us to determine if a person enters a state of panic before a risk.”
The toolkit is being developed now, in the early phase of the project, using preliminary data from an unexpected source. Before NeuroMunt began, the ultra-trail runner Kilian Jornet recorded EEG activity during mountain expeditions as part of his Alpine Connections project, in which he traversed the entire Alpine range and linked all peaks above 4,000 metres in 19 days without motorised transport: 1,207 kilometres and over 75,000 metres of accumulated elevation gain, by running, climbing, and cycling. During the expedition, Jornet wore EEG equipment and recorded brain activity under different conditions: at rest, while walking, and while climbing. Those recordings, collected under real conditions with all the mess that entails, have become the testing ground for the CRM’s methods. “We have to discard a large portion of the data,” Masó says. “This reduces the predictive capacity of the analysis enormously. The first result of all this is knowing where to place the magnifying glass within the data. Knowing exactly what to look at and where to look, that is already a result in itself.”
The early analysis has yielded something worth noting. “The first results suggest that we do observe differences in the complexity of the signal across different activities and different risk environments,” Sardanyés says. The team is working to consolidate these findings with additional data and with the mathematical models of decision-making from the UPC side of the collaboration. It is still preliminary, but the signal, so to speak, appears to be there.
David Romero, head of the Knowledge Transfer Unit at the CRM, frames the challenge differently. For him, the work sits at the far end of a long chain of translations. And the chain runs in both directions. “We will be doing pen-and-paper things, so to speak, to solve a real problem that exists in the social environment of the mountain.”
The CRM’s closest collaborators on the project are at the Universitat Politècnica de Catalunya BarcelonaTech (UPC). Professors Toni Guillamon and Tomás Lázaro, both also affiliated researchers at the CRM, will build mathematical models of decision-making, drawing on dynamical systems theory from computational neuroscience and game theory. The CRM team, for its part, analyses the raw signals. Romero describes how the pieces connect: “We will be talking a lot with the UPC to feed their models with data, to calibrate them or to support certain decisions. But at the same time, there is another layer of interaction with the people in France, who will give more psychological meaning to the metrics we extract.”
In practice, Lázaro and Guillamon have been analysing data from elite trail runners and paragliders, athletes whose decisions under pressure are already being closely monitored. There are, Lázaro explains, two kinds of decision-makers: the econs, who are perfectly rational and always optimise, and the humans, who are not and do not. The mountain is where that distinction stops being theoretical.
“There is a scientific vision of a behaviour that is very human. And that is a challenge in itself.”
Tomás Lázaro, UPC / CRM
A mountain science festival in Les Angles, in the French Pyrenees, will present partial and final results to the public, and an international scientific congress is also planned. Romero sees these as the other end of the chain. “The goal is also to give tools to mountain trainers,” he says, “and that completes the whole round trip in this problem, impacting something that is very far from basic research but hyper-applied and very specific to the natural environment.”
“It is a project that covers very broad knowledge,” explains Guillamon, talking about the internal workings of the consortium, “and it is impossible for us as mathematicians to find a direct common point with mountain guides right away. But the project has enough specialists in all areas so that there is a continuity of knowledge.” He credits Élodie Varraine, the coordinator from Perpignan, with assembling the team that way. Sardanyés puts it in more operational terms: the project has elite athletes, mountain guides, sleep experts and neuroscientists who will collect the field data and help interpret what it means. “This is a project where multidisciplinarity is key,” he says, “and one that can produce results of real scientific and applied interest.” The mathematicians cannot do the fieldwork, and the mountain professionals cannot build the analytical tools. The project only works because both sides are in the room.
It helps that everyone involved lives close by. “All the partners are very close,” emphasises Masó. “Despite being a European project with a European perspective, it also has this local component that makes interaction with partners much easier.”
The field experiments designed specifically for NeuroMunt haven’t started yet. The protocols are still being written. Whether the early patterns in the Jornet data hold up when tested against larger, more controlled datasets, nobody knows. Romero comes back to the same phrase: “We have to know where to put the magnifying glass.” And that magnifying glass is, at bottom, mathematical. Projects like NeuroMunt need people who know the mountains, and people who know the brain, but they also need people who can look at a noisy time series and find the geometry hiding inside it.
Quelque part dans l’est des Pyrénées, une guide de montagne a six clients derrière elle, et le temps se gâte. Il faisait beau il y a deux heures, ce qui ne compte plus du tout. Nuages bas, neige mouillée sur l’arête. Elle doit décider s’il faut continuer ou faire demi-tour, et vite, parce que le groupe commence à avoir froid et que l’un d’eux n’arrête pas de poser des questions sur le sommet. C’est pour ce genre de moment qu’elle a été formée. Mais elle fonctionne aussi avec moins d’oxygène qu’au niveau de la mer, et son cerveau, l’organe qui tranche réellement, évalue le risque d’une façon que les neurosciences savent décrire à grands traits, mais pas encore prédire. Le processus qui mènera à sa décision, quel qu’il soit, s’enclenchera et se résoudra en quelques millisecondes. Il laissera de faibles traces électriques dans le cortex. En dehors d’un laboratoire de recherche, personne n’aurait en temps normal l’idée de mesurer ces traces, et même en laboratoire, elles sont difficiles à lire.
NeuroMunt veut quand même essayer de les lire, dehors, en pleine montagne.
Le projet, financé par le programme européen POCTEFA et coordonné par l’Université de Perpignan Via Domitia, réunit des psychologues du sport, des spécialistes du sommeil, des secouristes en montagne, des physiologistes, des mathématiciens et des centres de formation des deux versants des Pyrénées. Le CRM apporte à ce consortium une composante bien précise : l’analyse mathématique et computationnelle des signaux cérébraux enregistrés sur le terrain.
« L’une des tâches très concrètes du CRM est de produire un ensemble d’outils, une sorte de boîte à outils, pour analyser les signaux électroencéphalographiques (EEG) », explique Axel Masó, chercheur postdoctoral recruté par le CRM pour le projet. « Notre boîte à outils intégrera des mesures issues des systèmes non linéaires, des mesures de complexité, comme l’entropie, ou d’autres concepts venus des systèmes complexes et de la statistique. »
Les données EEG recueillies en laboratoire sont déjà complexes. Celles d’une personne qui se déplace en montagne, c’est autre chose. Les outils de traitement habituels ont été conçus pour des conditions contrôlées, où l’on peut répéter l’expérience si l’enregistrement est mauvais, où le sujet reste immobile et où la pièce est silencieuse. Rien de tout cela ne vaut ici. On n’a droit qu’à un essai par enregistrement, le sujet grimpe ou skie, et les électrodes captent le moindre tressaillement, la moindre rafale de vent. L’équipe l’a appris à ses dépens en travaillant sur des enregistrements préliminaires, et cela a façonné toute sa démarche : avant de pouvoir analyser quoi que ce soit, il faut déterminer quelles parties du signal méritent tout simplement d’être analysées.
Le groupe de biologie mathématique et computationnelle, codirigé par le chercheur Josep Sardanyés, travaille sur ce type de problèmes dans les systèmes biologiques. « Comprendre le fonctionnement du cerveau est extraordinairement compliqué, dit Sardanyés. Nous parlons probablement de l’un des plus complexes des systèmes complexes, avec des processus qui opèrent à différentes échelles : le neurone isolé, les groupes de neurones, les régions cérébrales, le cerveau entier. » L’EEG capte l’activité corticale macroscopique, le comportement électrique du cerveau à grande échelle. Le travail du CRM consiste à développer les mathématiques qui permettront de lire correctement ce signal.
Concrètement, l’équipe développe un logiciel pour quantifier la complexité des enregistrements EEG et les comparer d’une situation à l’autre. Mesures d’entropie, autocorrélation, motifs de synchronisation, techniques de caractérisation du chaos : ces outils viennent de la théorie des systèmes dynamiques et sont conçus pour détecter des structures qui échapperaient à l’analyse clinique standard. Ces techniques sont peu utilisées dans la communauté de l’EEG. « Voir comment ces mesures se comportent selon les scénarios pourrait être très important pour comprendre la dynamique cérébrale à grande échelle dans des environnements de montagne complexes et en situation de risque », affirme Sardanyés. L’une des questions centrales est de savoir si les séries temporelles de l’EEG changent d’allure lorsqu’une personne approche d’une décision. Si c’est le cas, les mathématiques devraient pouvoir montrer comment.
L’un des concepts sur lesquels s’appuie le CRM est particulièrement évocateur. Dans des domaines comme l’écologie et la médecine, les chercheurs ont mis au point des méthodes pour détecter ce que l’on appelle des signaux d’alerte précoce : des changements mesurables dans une série temporelle qui indiquent que le système approche d’une transition critique, d’un point de bascule. Le cadre mathématique est bien établi pour les écosystèmes au bord de l’effondrement ou pour les patients au seuil d’une crise clinique. Sardanyés et son équipe veulent appliquer la même logique aux signaux cérébraux enregistrés à l’approche d’une décision. L’idée est qu’une décision, autrement dit un choix entre deux options sous pression, pourrait se comporter mathématiquement comme une bifurcation.
« Ces signaux d’alerte précoce peuvent se mesurer directement sur les séries temporelles. Ils nous indiquent à quel point le système est proche d’une transition ou d’une bifurcation ; ici, une décision entre deux options. »
Josep Sardanyés, CRM
Si l’analogie tient, le signal EEG devrait présenter des changements détectables à mesure que le moment de la décision approche. Savoir si c’est le cas fait partie de ce que le projet va tester.
« D’un point de vue fondamental, le signal EEG présente des caractéristiques propres aux systèmes complexes, explique Masó. Cela permet de l’analyser avec des outils qui ne sont pas standard dans la communauté des experts de l’analyse EEG. Le CRM apporte cette perspective plus fondamentale, pour savoir si ces outils seront ceux qui nous permettront de déterminer si une personne entre dans un état de panique face à un risque. »
La boîte à outils est en cours de développement, dans cette première phase du projet, à partir de données préliminaires venues d’une source inattendue. Avant le lancement de NeuroMunt, le coureur d’ultra-trail Kilian Jornet a réalisé des enregistrements EEG lors d’expéditions en montagne, dans le cadre de son projet Alpine Connections : il a traversé tout l’arc alpin et relié tous les sommets de plus de 4 000 mètres en 19 jours, sans transport motorisé, soit 1 207 kilomètres et plus de 75 000 mètres de dénivelé positif cumulé, en courant, en grimpant et à vélo. Pendant l’expédition, Jornet portait un équipement EEG et a enregistré son activité cérébrale dans différentes conditions : au repos, en marchant et en grimpant. Ces enregistrements, recueillis en conditions réelles avec tout le désordre que cela suppose, sont devenus le banc d’essai des méthodes du CRM. « Nous devons écarter une grande partie des données, explique Masó. Cela réduit énormément la capacité prédictive de l’analyse. Le premier résultat de tout cela, c’est de savoir où placer la loupe dans les données. Savoir exactement quoi regarder et où regarder, c’est déjà un résultat en soi. »
Les premières analyses ont déjà donné quelque chose qui mérite d’être signalé. « Les premiers résultats suggèrent que nous observons bien des différences dans la complexité du signal selon les activités et le niveau de risque de l’environnement », indique Sardanyés. L’équipe s’emploie à consolider ces résultats avec des données supplémentaires et avec les modèles mathématiques de prise de décision issus du volet UPC de la collaboration. C’est encore préliminaire, mais le signal, si l’on peut dire, semble bien là.
David Romero, responsable de l’unité de transfert de connaissances du CRM, présente le défi autrement. Pour lui, ce travail se situe à l’extrémité d’une longue chaîne de traductions. Et cette chaîne fonctionne dans les deux sens. « Nous allons faire des choses avec un papier et un crayon, pour ainsi dire, afin de résoudre un problème réel qui existe dans l’environnement social de la montagne. »
Les plus proches collaborateurs du CRM dans le projet se trouvent à l’Universitat Politècnica de Catalunya BarcelonaTech (UPC). Les professeurs Toni Guillamon et Tomás Lázaro, tous deux également chercheurs affiliés au CRM, construiront des modèles mathématiques de prise de décision en s’appuyant sur la théorie des systèmes dynamiques, telle que l’emploient les neurosciences computationnelles, et sur la théorie des jeux. L’équipe du CRM, de son côté, analyse les signaux bruts. Romero décrit comment les pièces s’emboîtent : « Nous allons beaucoup échanger avec l’UPC pour alimenter leurs modèles en données, pour les calibrer ou pour étayer certaines décisions. Mais en même temps, il y a un autre niveau d’interaction avec les équipes en France, qui donneront une signification plus psychologique aux mesures que nous extrayons. »
Dans la pratique, Lázaro et Guillamon analysent des données de traileurs d’élite et de parapentistes, des athlètes dont les décisions sous pression font déjà l’objet d’un suivi étroit. Il existe, explique Lázaro, deux types de décideurs : les écons, parfaitement rationnels, qui optimisent toujours, et les humains, qui ne le sont pas et ne le font pas. C’est en montagne que cette distinction cesse d’être théorique.
« Il s’agit de porter un regard scientifique sur un comportement très humain. Et c’est un défi en soi. »
Tomás Lázaro, UPC / CRM
Un festival des sciences de la montagne, aux Angles, dans les Pyrénées françaises, présentera au public des résultats partiels puis définitifs, et un congrès scientifique international est également prévu. Romero y voit l’autre bout de la chaîne. « L’objectif est aussi de donner des outils aux formateurs de montagne, dit-il, et cela boucle l’aller-retour sur ce problème, avec un impact sur quelque chose de très éloigné de la recherche fondamentale, mais d’hyper-appliqué et de très spécifique au milieu naturel. »
« C’est un projet qui couvre des savoirs très larges, explique Guillamon à propos du fonctionnement interne du consortium, et il nous est impossible, en tant que mathématiciens, de trouver d’emblée un point commun direct avec les guides de montagne. Mais le projet compte suffisamment de spécialistes dans tous les domaines pour qu’il y ait une continuité des connaissances. » Il attribue à Élodie Varraine, la coordinatrice de Perpignan, le mérite d’avoir constitué l’équipe de cette façon. Sardanyés le formule en termes plus opérationnels : le projet réunit des athlètes d’élite, des guides de montagne, des experts du sommeil et des neuroscientifiques qui recueilleront les données de terrain et aideront à les interpréter. « C’est un projet où la multidisciplinarité est essentielle, dit-il, et qui peut produire des résultats d’un réel intérêt scientifique et appliqué. » Les mathématiciens ne peuvent pas faire le travail de terrain, et les professionnels de la montagne ne peuvent pas construire les outils d’analyse. Le projet ne fonctionne que parce que les deux mondes sont réunis autour de la même table.
La proximité aide aussi : tout le monde habite tout près. « Tous les partenaires sont très proches, souligne Masó. Bien qu’il s’agisse d’un projet européen, avec une perspective européenne, il a aussi cette dimension locale qui facilite beaucoup les échanges avec les partenaires. »
Les expériences de terrain conçues spécifiquement pour NeuroMunt n’ont pas encore commencé. Les protocoles sont toujours en cours de rédaction. Personne ne sait si les premiers motifs repérés dans les données de Jornet tiendront face à des jeux de données plus vastes et mieux contrôlés. Romero revient à la même formule : « Il faut savoir où placer la loupe. » Et cette loupe est, au fond, mathématique. Des projets comme NeuroMunt ont besoin de gens qui connaissent la montagne et de gens qui connaissent le cerveau, mais ils ont aussi besoin de gens capables de regarder une série temporelle bruitée et de trouver la géométrie qui s’y cache.
The NeuroMunt project (EFA 161/05) is co-funded by the European Union through the Interreg VI-A Spain-France-Andorra programme (POCTEFA 2021-2027). CRM researchers involved include Josep Sardanyés, David Romero, Axel Masó (CRM), and Toni Guillamon and Tomás Lázaro (UPC, affiliated with CRM).
Le projet NeuroMunt (EFA 161/05) est cofinancé par l’Union européenne dans le cadre du programme Interreg VI-A Espagne-France-Andorre (POCTEFA 2021-2027). Parmi les chercheurs du CRM impliqués figurent Josep Sardanyés, David Romero, Axel Masó (CRM), ainsi que Toni Guillamon et Tomás Lázaro (UPC, affiliés au CRM).
El proyecto EFA 161/05 NEUROMUNT (1.197.707,50€) ha sido cofinanciado al 65% por la Unión Europea a través del Programa Interreg VI-A España-Francia-Andorra (POCTEFA 2021-2027).
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