Shane Gero, un biologiste spécialisé dans les cétacés à l’Université Carleton au Canada, étudie la communication entre les baleines depuis plus de 20 ans. Selon ses recherches, les cachalots ont des sons spécifiques qui identifient leurs familles et utilisent des « dialectes » en fonction de leur localisation. Bien que diverses espèces comme les dauphins, les éléphants et les oiseaux utilisent également des sons avec des motifs pour communiquer, comprendre ces subtilités est une tâche ardue pour les humains. C’est précisément ici que l’intelligence artificielle entre en jeu, car elle est capable de distinguer ces petites variations.
Selon un récent article de Nature, au cours de l’année dernière, plusieurs recherches soutenues par l’IA ont révélé que les éléphants africains et les ouistitis communs attribuent des noms à leurs compagnons. De plus, plusieurs outils d’apprentissage automatique cartographient les appels des corbeaux, permettant d’explorer la conscience de soi animale. Malgré ces avancées, traduire les sons des animaux reste un défi de taille. « C’est une grande supposition de penser que nous pouvons appliquer cette technologie à d’autres espèces et obtenir des traductions », explique David Gruber, fondateur du Projet CETI (Cetacean Translation Initiative), axé sur la communication acoustique des cachalots.
Gero, avec le financement du Projet CETI, a recueilli des données de plus de 30 familles de cachalots dans les Caraïbes. Ces baleines, qui cherchent leur nourriture à des profondeurs allant jusqu’à 2 000 mètres, utilisent des clics sonores appelés « codas » pour communiquer. Chaque groupe, dirigé par des femelles, a des régimes alimentaires, des comportements et des dialectes uniques. Les différences dans le rythme des codas créent des frontières culturelles entre les clans, selon Gero. Grâce à l’IA, l’analyse de ces sons est devenue plus efficace, permettant d’identifier des conversations complètes et des variations subtiles comme les « rubatos » et les « ornements » (termes empruntés à la musique).
En parallèle, Mickey Pardo, écologue comportemental, a démontré que les éléphants africains émettent des sons uniques qui pourraient être des noms. En utilisant des modèles d’IA, il a découvert que ces sons ont une précision de 27,5 % pour identifier les individus. Dans des expériences similaires, le neuroscientifique David Omer a trouvé que les ouistitis de la même famille partagent des caractéristiques acoustiques en se “nommant”.
L’objectif de ces études n’est pas seulement de comprendre ces langues, mais aussi d’élargir les vocabulaires animaux, comme les termes de localisation chez les éléphants. Les outils d’IA ne se contentent pas de déchiffrer des motifs, mais éclairent également le riche monde de la communication animale, avec un grand potentiel pour favoriser la conservation des espèces.