the invention relates to a calibration method of a direct brain computer interface (bci). if the interface receives signals of electrophysiological and provides control signals to a computer of a trajectory or a machine.the electro physiological signals are represented by a tensor of entry and exit path by a tensor, the interface with an estimate of the tensor, tensor exit from the entry on the basis of a linear prediction model.the tensor of entry is extended according to the method of moments of observation in order to take into account the derivative of tensor components of the entry and \/ or polynomial interpolation of these components.the parameters of the linear prediction model are determined in a learning phase using a multivariate regression, partial least squares (npls) between the tensor and tensor of entry and exit.Linvention concerne une méthode de calibration dune interface neuronale directe (BCI). Linterface BCI reçoit des signaux électro-physiologiques et fournit des signaux de commande décrivant une trajectoire à un ordinateur ou une machine. Les signaux électro-physiologiques sont représentés par un tenseur dentrée et la trajectoire par un tenseur de sortie, linterface effectuant une estimation du tenseur de sortie à partir du tenseur dentrée sur la base dun modèle prédictif linéaire. Le tenseur dentrée est étendu selon le mode des instants dobservation pour prendre en compte la dérivée des composantes du tenseur dentrée et/ou une interpolation polynomiale de ces composantes. Les paramètres du modèle prédictif linéaire sont calculés lors dune phase dapprentissage à partir dune régression multivariée des moindres carrés partiels (NPLS) entre le tenseur de sortie et le tenseur dentrée ainsi étendu.
