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La naissance d'une observation -

Dans les années 1980, des chercheurs africains ont remarqué un fait remarquable en étudiant les éléphants : lorsqu'une éléphante appelait sa famille, un seul éléphant répondait à la fois. Les chercheurs se sont demandé si les éléphants ne s'adressaient pas directement les uns aux autres en utilisant des techniques dont les humains n'étaient pas conscients.

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Les prémices d'une question plus profonde -

Les chercheurs ont commencé à se demander si les éléphants ne s'adressaient pas les uns aux autres en utilisant des identifiants spécifiques, de la même manière que les humains utilisent des noms. Mais à l'époque, aucune technologie n'était disponible pour vérifier une telle possibilité.

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Décoder l'inconnu -

Des années après ces premières observations, les chercheurs ont conçu une étude scientifique. Leur objectif était de tester, à l'aide de sons, l'idée selon laquelle les éléphants pourraient se reconnaître et s'adresser individuellement les uns aux autres par des signaux vocaux.

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Saisir la communication -

Sur le terrain, ils ont enregistré des centaines de cris d'éléphants, notant méticuleusement qui appelait, à qui le cri semblait s'adresser et le contexte de chaque vocalisation. Ces enregistrements audio ont ensuite été transformés en ensembles de données numériques détaillées reflétant les schémas de communication.

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Intelligence artificielle -

Après avoir introduit près de 500 de ces cris d'éléphants dans un modèle d'apprentissage automatique, les chercheurs ont vérifié s'il pouvait prédire le destinataire de l'appel en se basant sur des modèles sonores. Le modèle a obtenu de bien meilleurs résultats que le hasard et a fourni des preuves irréfutables que les éléphants pourraient utiliser des noms individualisés pour communiquer au sein de leurs réseaux sociaux.

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L'essor de l'IA dans la communication animale -

Cette étude sur le nom des éléphants n'est qu'un exemple de la manière dont l'intelligence artificielle, et plus précisément l'apprentissage automatique, commence à percer les secrets de la communication animale d'une manière jusqu'alors impossible pour les chercheurs humains.

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Les grands modèles linguistiques s'étendent à toutes les espèces -

Certains scientifiques étudient actuellement la possibilité d'adapter de grands modèles de langage (comme ceux utilisés pour les chatbots) afin de déchiffrer et même d'engager une communication au-delà des frontières entre les espèces.

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Les méthodes de base -

Les chercheurs qui étudient la communication animale s'appuient généralement sur trois méthodes : l'enregistrement des vocalisations des animaux, l'observation du contexte comportemental pendant les vocalisations et l'écoute des sons pour voir comment les autres animaux réagissent. Chacune de ces méthodes peut être rendue plus efficace grâce à l'IA.

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Les vocalisations qui se chevauchent -

Les enregistrements d'animaux sont souvent chaotiques, car ils mettent en scène de nombreux animaux qui vocalisent simultanément dans des environnements bruyants. Ce problème de "cocktail party" fait qu'il est difficile d'isoler les cris individuels pour les analyser.

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Gérer le chaos audio humain -

Il y a peu, un modèle appelé Deep Karaoke a été entraîné sur de la musique où les voix et les instruments étaient enregistrés à la fois séparément et ensemble. L'IA a appris à distinguer leurs sons individuels, même lorsqu'ils étaient mélangés dans un seul enregistrement. Cette expérience a jeté les bases d'une séparation similaire des cris d'animaux.

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L'application des techniques aux singes -

Aujourd'hui, les chercheurs utilisent des algorithmes d'IA similaires pour isoler des vocalisations individuelles à partir d'enregistrements de groupes de singes, ce qui leur permet de se concentrer sur un seul cri même lorsque de nombreux animaux font du bruit en même temps.

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Le dilemme de l'homme -

Une grande partie de ces travaux sur la communication animale repose sur l'apprentissage de modèles d'IA à partir de données étiquetées ou codifiées par l'homme. Mais cette méthode est limitée par les connaissances humaines, qui sont incomplètes et souvent biaisées lorsque l'on tente d'interpréter le comportement des non-humains.

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Une étude sur les vocalisations massives -

En 2016, une équipe de chercheurs a entraîné un modèle d'IA sur 15 000 appels de chauves-souris frugivores égyptiennes, et l'IA a pu déterminer non seulement l'auteur et le destinataire de l'appel, mais aussi le contexte et le comportement qui en découle. Il s'agit là d'une réussite étonnante !

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Les angles morts -

Malgré le succès de l'étude sur les chauves-souris, les chercheurs admettent que l'étiquetage manuel des données a donné des résultats limités. Les humains pourraient ne pas voir les schémas parce qu'ils ne sont pas des chauves-souris. Notre perspective humaine façonne ce que nous pouvons ou ne pouvons pas détecter.

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L'apprentissage auto-supervisé -

Pour surmonter les limites de l'étiquetage humain, les chercheurs se tournent vers des modèles d'IA auto-supervisés (du type de ceux utilisés dans le traitement du langage naturel) qui apprennent à partir de données non étiquetées en détectant leurs propres modèles et structures dans de vastes ensembles de données.

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Apprendre sans étiquette -

ChatGPT, par exemple, a été formé sur des livres, des sites web et des médias sociaux sans assistance humaine spécifique. Il a appris les règles de la langue en trouvant des modèles et des relations dans la façon dont les mots sont utilisés dans de nombreuses sources.

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La forme de la langue -

Les modèles linguistiques fonctionnent en apprenant les relations spatiales et directionnelles entre les mots, créant ainsi une "forme" qui définit le degré de similitude ou de parenté entre différents termes.

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Visualiser les relations -

Dans la langue anglaise, des mots apparentés tels que "man" (homme) et "king" (roi) occupent des positions similaires dans cette forme linguistique. Ces dispositions spatiales permettent aux modèles d'IA de comprendre le contexte et le sens, même sans instruction explicite.

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Une pierre de Rosette inter-espèces -

Cette découverte de correspondance de formes permet aux chercheurs d'espérer qu'une méthode similaire pourrait traduire les langues animales sans nécessiter d'intermédiaire humain, offrant ainsi une voie potentielle vers une véritable pierre de Rosette pour le dialogue inter-espèces.

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La complexité multisensorielle du langage animal -

Mais la communication animale n'est pas seulement acoustique. De nombreuses espèces, dont les éléphants et les dauphins, utilisent le toucher, les images ou les vibrations. Cela rend le décodage de leur communication encore plus complexe.

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La traduction -

En théorie, les chercheurs pourraient utiliser l'IA pour faire correspondre des sons d'animaux avec des mots ou des idées humaines, tout comme certains modèles peuvent créer des images à partir d'un texte. En cas de succès, cela pourrait nous permettre de "traduire" la communication animale sous une forme que nous pourrions comprendre.

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Trouver un terrain cognitif commun -

En déterminant où les systèmes de communication de l'homme et de l'animal se chevauchent, les chercheurs espèrent mieux comprendre quelles sont les capacités cognitives que nous partageons. Cela pourrait potentiellement révéler des points communs plus profonds entre l'homme et d'autres créatures intelligentes et sensibles.

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La validation -

Mais même si l'IA parvient à décoder le langage des animaux, nous devons encore valider sa précision. Cette étape implique une évaluation humaine, ce qui peut s'avérer difficile lorsqu'il s'agit d'interpréter des formes de pensée et d'expression totalement étrangères.

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Le manque de données dans la linguistique animale -

L'élaboration de modèles fiables pour la communication animale nécessite de grandes quantités de données. Malheureusement, les bases de données actuelles de sons d'animaux sont petites et limitées, ce qui constitue un défi majeur pour l'entraînement de modèles d'IA sophistiqués.

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Un effort de collecte de données au niveau local -

Pour y remédier, des chercheurs du monde entier lancent de grandes campagnes de collecte de données, en utilisant des balises audio, vidéo et spatiales pour suivre le comportement des animaux en temps réel. Leur objectif est de constituer les ensembles de données nécessaires qui leur permettraient de mener des recherches avancées en matière d'IA sur la communication animale.

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Percées à long terme -

Bien qu'une conversation inter-espèces complète ne soit peut-être pas possible dans l'immédiat, les chercheurs pensent que des avancées, même partielles, peuvent renforcer notre empathie, contribuer aux efforts de conservation et modifier notre conception de l'intelligence et de l'émotion animales.

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Une évolution de notre rôle -

La science émergente suggère que les humains ne sont pas les seuls communicateurs sensibles sur Terre. Nous partageons la planète avec des êtres qui pensent, ressentent et peut-être même racontent des histoires. De nombreux scientifiques ont déjà appelé à repenser radicalement notre rôle dans la nature.

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Le pouvoir de la compréhension -

Alors que nous débloquons la communication d'autres espèces, nous devons faire preuve d'éthique. Les comprendre n'est pas seulement une étape scientifique, c'est aussi une obligation morale de les traiter avec respect, dignité et un sens plus profond de la parenté.

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L'avenir inconnu -

Que nous parlions ou non avec les animaux, au sens où nous l'entendons, le voyage lui-même pourrait remodeler notre façon de prendre soin du monde. Chaque avancée pourrait favoriser une meilleure protection des espèces que nous considérions autrefois comme sans voix, et peut-être l'humanité s'en portera-t-elle mieux.

Sources: (Vox) (Scientific American) (Nature)

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