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L’intelligence artificielle peut-elle nous aider à communiquer avec les animaux ?

Différentes équipes de chercheurs tentent actuellement de créer des IA capables de traduire les expressions, bruits et chants des animaux en langage humain. Un traducteur animal complet est encore lointain, mais les progrès s’accélèrent et les avancées sont prometteuses.

Conversationnelle ou générative, l’intelligence artificielle s’installe tous les jours un peu plus dans notre vie quotidienne, et l’étendue de ses possibilités n’en finit pas de nous surprendre. Si les chatbots comme ChatGPT ou Le_Chat font désormais partie de notre environnement, les recherches actuelles autour de l’IA sont parfois bien plus originales. C’est par exemple le cas de plusieurs projets scientifiques dans le domaine de la communication animale. De quoi espérer pouvoir bientôt comprendre les animaux grâce à l’intelligence artificielle, pour mieux les protéger et favoriser leur bien-être ?

L’IA au secours de la recherche sur la communication animale

Le machine learning, au cœur de l’intelligence artificielle moderne, excelle dans la détection de schémas pertinents au sein de vastes ensembles de données. Les algorithmes peuvent ainsi analyser des vocalisations et des cris, des expressions faciales, des mouvements corporels et même des informations chimiques comme les phéromones pour identifier des signaux potentiellement porteurs de sens, transformant radicalement la manière dont les scientifiques analysent les données relatives à la communication animale.

Différents projets de recherche actuellement menés dans le monde illustrent d’ailleurs tout le potentiel de l’IA dans ce domaine. Le Earth Species Project se consacre par exemple à décoder la communication non humaine avec pour objectif ultime de parvenir à une communication bidirectionnelle avec d’autres espèce. Le Project Ceti (Cetacean Translation Initiative) se concentre de son côté sur la traduction des clics des cachalots et des chants des baleines à bosse, en utilisant l’intelligence artificielle pour analyser ces “séquences structurées” à partir de modèles inspirés de ceux derrière ChatGPT. DeepSqueak tente quant à lui d’interpréter les sons de rongeurs pour aider à détecter la douleur ou les maladies.

Les outils d’apprentissage profond ne sont pour autant pas magiques, comme le rappelle Kevin Coffey, neuroscientifique et co-créateur de DeepSqueak. La traduction des langages animaux nécessite en effet une compréhension approfondie du comportement animal, ce qui demande un travail d’observation et de contextualisation de la part des biologistes. Subtils et nuancés, les signaux animaux peuvent être difficiles à interpréter, et certains animaux pourraient même simplement ne pas communiquer de manière à ce que leurs signaux soient directement traduisibles dans le langage humain. Biais anthropocentriques, vous avez dit ?

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Source : Tweaktown


Yannick Guerrini