L’électroencéphalographie (EEG) est une technique de mesure de l’activité électrique du cerveau qui a pour avantages d’être non-invasive, simple d’utilisation, relativement peu onéreuse et bénéficiant d’une haute résolution temporelle (ms). Elle permet d'étudier les modifications neurophysiologiques associées à une activité cognitive spécifique [1], à partir de différences de potentiels mesurés entre plusieurs électrodes placées sur le cuir chevelu. Couramment utilisée dans le domaine clinique pour le diagnostic de l’épilepsie [2], de troubles du sommeil [3] et de lésions cérébrales traumatiques [4], l’EEG l’est également en neurosciences pour étudier les bases neurophysiologiques de la cognition. En effet, l’EEG peut être utilisée afin de reconstruire spatio-temporellement les sources électriques cérébrales à l’origine des potentiels mesurés sur le scalp [5]. Cette opération revient à résoudre le « problème inverse neuroélectrique » [6]. Résoudre un problème inverse consiste à caractériser (localisation, orientation, intensité) la cause (sources) d’un phénomène physique à partir d’un nombre limité d’observations de ses effets (mesures EEG). Ces problèmes étant intrinsèquement sous-déterminés, ils sont communément qualifiés de « mal-posés » [7]. Pour résoudre le problème inverse neuroélectrique, nous proposons une méthode de reconstruction de sources, dite de « renormalisation » [8]. Cette méthode repose sur le concept de « visibilité » [9], une propriété intrinsèque de tout réseau de capteurs qui peut se définir comme la caractérisation spatiale des régions dans lesquelles sa sensibilité globale de mesure se concentre. Dans le cas de l’EEG, cette propriété est issue des fonctions lead field [10, 11] qui décrivent la sensibilité spatiale de mesure de chaque électrode. Ici, nous étudions la détection de marqueurs prédictifs du déclin cognitif chez des personnes quinquagénaires. L’activité EEG de 35 sujets a été enregistrée durant une tâche cognitive sollicitant leur mémoire de travail, une capacité cognitive particulièrement sensible à l'âge [12, 13]. Une fois les sources électriques cérébrales reconstruites pour chaque sujet, les résultats de la renormalisation permettent d’observer leur dynamique spatio-temporelle d’activation. Ces dynamiques seront d’abord comparées à celles de 30 jeunes adultes (20-30 ans) réalisant la même tâche. Elles seront par la suite confrontées à l’analyse de l’effort cognitif fourni par chaque sujet quinquagénaire, quantifié via la mesure de la dilatation pupillaire [14]. Ces sujets seront discriminés en deux souspopulations sur la base de cette mesure d’effort. Notre objectif consiste à tester la capacité de la méthode de renormalisation à réaliser une distinction similaire, à partir de l’inversion de leurs signaux EEG.