Une interface cerveau–machine (brain-machine interface [BMI]) est un dispositif établissant un lien de communication direct entre un individu et une machine ne reposant pas sur les canaux de communication standard que sont les nerfs périphériques et les muscles. Dans une BMI standard, seule l’activité cérébrale de l’individu est enregistrée, analysée en temps-réel et traduite en commandes destinées à la machine. Bien que relativement peu de systèmes BMI aient été testés en dehors du contexte laboratoire ou clinique, la palliation du handicap moteur sévère reste actuellement la principale application potentielle de cette technologie. Au début des années 2000, Pfurtscheller a été l’un des premiers à introduire le concept d’interface cerveau–machine hybride, dans laquelle d’autres canaux informatifs – signaux physiologiques ou autres – sont associés aux signaux purement cérébraux afin d’améliorer les performances de communication. Dans cette communication, nous présentons un état de l’art des interfaces cerveau–machine hybrides qui ont été développées afin de pallier le handicap moteur sévère, notamment les interfaces qualifiées d’actives au travers desquelles l’utilisateur peut contrôler la machine quand il le souhaite et de façon asynchrone. Parmi ces interfaces on peut distinguer celles qui considèrent une ou plusieurs tâches d’imagination motrice en tant que marqueurs que le système doit détecter pour inférer l’intention de l’utilisateur. Enfin, nous présentons une BMI active hybride développée dans notre équipe, qui est dédiée spécifiquement à des utilisateurs dont les capacités motrices diminuent progressivement au cours du temps, à cause d’une pathologie telle que la myopathie de Duchenne (DMD). Nous relatons les tous premiers essais de cette interface, sur deux patients DMD disposant encore d’une motricité résiduelle des mains, où la tâche de contrôle consiste à déplacer un avatar dans un environnement virtuel ludique.