Des scientifiques utilisent l'intelligence artificielle pour analyser les sons des animaux et identifier des schémas de communication entre espèces. Mais si la technologie ouvre de nouvelles possibilités, traduire leur langage reste une perspective lointaine.
L'intelligence artificielle pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre la façon dont les animaux communiquent, alors que les chercheurs recourent de plus en plus à l'apprentissage automatique pour analyser les sons produits par des espèces allant des oiseaux et des éléphants aux baleines et aux dauphins.
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L'une des organisations à la pointe de ces recherches est l'Earth Species Project, un groupe américain à but non lucratif qui développe des modèles d'IA pour analyser les vocalisations animales et repérer des schémas susceptibles d'éclairer la manière dont les différentes espèces communiquent.
Cette organisation utilise l'IA pour décoder la communication animale, avec, à plus long terme, l'objectif de comprendre ce que les animaux cherchent à se dire les uns aux autres.
Elle a développé NatureLM-audio, un modèle d'IA conçu pour reconnaître et classer les sons animaux, identifier différents types de vocalisations et analyser de vastes ensembles d'enregistrements audio.
Ce modèle peut aussi être utilisé pour explorer les sons animaux à l'aide de requêtes en langage naturel, ce qui pourrait permettre aux chercheurs d'analyser des enregistrements en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs mois.
Lors d'un test réalisé à partir d'enregistrements du projet australien FrogID, un programme de conservation à l'échelle nationale, NatureLM-audio a atteint une précision de 99 % pour distinguer les sons de grenouilles des autres enregistrements et de 82 % pour identifier certaines espèces de grenouilles.
Mais reconnaître les sons animaux n'est qu'une partie du défi. Les chercheurs cherchent aussi à déterminer ce que ces sons signifient.
De la reconnaissance des sons à la compréhension de la communication
L'Earth Species Project collabore avec des chercheurs qui étudient plusieurs espèces, notamment des orques, des corbeaux et des diamants mandarins.
En collaboration avec des chercheurs de l'université McGill au Canada, l'organisation a mis au point un modèle d'IA appelé ZF-AIM pour étudier les interactions vocales entre diamants mandarins.
Ce modèle est conçu pour générer en temps réel des vocalisations proches de celles des oiseaux, ce qui permet aux chercheurs d'étudier la façon dont les oiseaux réagissent à des sons créés par l'IA.
Ces expériences sont particulièrement intéressantes car elles vont au-delà de la simple analyse d'enregistrements, en examinant la manière dont les animaux réagissent à des sons générés par l'IA.
Cela ne signifie toutefois pas que la technologie soit capable de traduire ce que disent les oiseaux ou que les chercheurs aient instauré une conversation entre les animaux et les machines.
D'autres projets adoptent une approche similaire avec les mammifères marins.
Google DeepMind a développé DolphinGemma (source en anglais), un modèle d'IA entraîné sur des décennies d'enregistrements de dauphins tachetés de l'Atlantique vivant à l'état sauvage, collectés par le Wild Dolphin Project.
Ce modèle analyse des séquences de vocalisations de dauphins pour repérer des schémas récurrents et prédire quels sons sont susceptibles de suivre.
Les chercheurs espèrent que cette technologie pourrait, à terme, contribuer à établir un vocabulaire partagé entre les humains et les dauphins, même si le modèle sert pour l'instant à étudier la façon dont les animaux communiquent plutôt qu'à traduire leurs sons en langage humain.
Des scientifiques tentent de décoder la communication des baleines
Un autre grand projet de recherche est mené par Project CETI (source en anglais), une initiative internationale qui utilise l'IA, la robotique, la linguistique et des technologies d'enregistrement sous-marin pour étudier la communication des cachalots.
Le projet se concentre sur des séquences de clics appelées codas, que les cachalots utilisent pour communiquer entre eux.
Les chercheurs cherchent à savoir si ces séquences présentent une structure complexe qui pourrait fournir des indices sur la manière dont l'information est échangée entre les animaux.
Une étude publiée en 2024 dans la revue Nature Communications a analysé plus de 8 700 codas de cachalots et mis en évidence plusieurs caractéristiques liées au rythme, au tempo et à des variations dans le timing et l'organisation des clics.
Ces résultats suggèrent que la communication des cachalots est plus complexe qu'on ne le pensait jusqu'ici.
Cependant, le fait d'identifier des motifs dans les sons émis par les animaux ne signifie pas nécessairement que les scientifiques comprennent ce qu'ils communiquent.
Les chercheurs doivent encore déterminer si certaines vocalisations ont des significations précises et comment ces significations peuvent évoluer selon le contexte dans lequel elles sont utilisées.
À quel point sommes-nous près de parler aux animaux ?
Si l'IA offre aux scientifiques de nouveaux moyens d'analyser la communication animale, la traduire en langage humain reste un défi bien plus important.
Les sons produits par les animaux doivent être interprétés en lien avec d'autres informations, notamment leur comportement, leurs relations sociales et les conditions environnementales.
Un son récurrent peut être associé à une activité particulière, par exemple, mais cela ne signifie pas automatiquement que les chercheurs savent ce que l'animal cherche à communiquer.
Les scientifiques doivent aussi vérifier si leurs interprétations sont correctes en observant la façon dont les animaux réagissent dans des expériences contrôlées.
Cette technologie pourrait, à terme, avoir des applications qui dépassent la simple satisfaction de la curiosité humaine à l'égard du règne animal.
Cependant, si les scientifiques apprennent à identifier et à reproduire des signaux animaux associés à la reproduction, à la détresse ou aux interactions sociales, cette même technologie pourrait potentiellement servir à attirer des animaux, à perturber leur comportement ou à les rendre plus faciles à capturer.
Des chercheurs ont également exprimé des inquiétudes quant aux effets de la diffusion de vocalisations générées par l'IA au sein de populations sauvages, en particulier si ces signaux sont mal interprétés ou s'ils interfèrent avec les systèmes de communication existants.
La fiabilité des interprétations produites par l'IA suscite elle aussi des questions. Identifier des motifs dans les sons animaux ne revient pas nécessairement à en comprendre le sens, ce qui accroît le risque que des humains attribuent des intentions ou des émotions à des animaux qui ne les ont en réalité pas exprimées.
Le défi ne consiste donc pas seulement à développer des technologies capables de comprendre la communication animale, mais aussi à garantir qu'elles soient utilisées d'une manière qui protège les animaux étudiés.