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Le projet CETI : comprendre la langue des cachalots grâce à des outils d’intelligence artificielle

Comprendre la langue utilisée par les animaux est un des enjeux de certains scientifiques : c’est notamment le cas de Denise Herzing qui étudie, par le biais du Wild Dolphin Project, la langue des dauphins. Le projet Cetacean Translation Initiative (CETI) a pour objectif d’écouter et de comprendre le langage des cachalots. Pour cela, ils exploitent l’intelligence artificielle et plus précisément le machine learning pour essayer de décoder leurs chants.

Un projet de recherche pour comprendre la langue des cachalots

Les cachalots font sans nul doute partie du groupe des êtres vivants les plus bruyants sur Terre. Pour communiquer avec d’autres cachalots ou d’autres espèces de baleines, cet immense mammifère produit des craquements, des coups ou des clics saccadés qui peuvent être entendus par d’autres espèces se trouvant parfois à quelques centaines de kilomètres. Leurs messages peuvent être brefs et ne durer que quelques secondes, ou parfois, passer la barre de la demi-heure.

Ces chants sont connus par les scientifiques sous le nom de “codas” et ils se demandent si ces motifs sont assez complexes pour qu’on puisse la considérer comme une langue à part entière. C’est dans le cadre du projet interdisciplinaire CETI que plusieurs chercheurs ont présenté un plan pour décoder les chants des cachalots. Leur feuille de route a fait l’objet d’un article dont les auteurs principaux sont Jacob Andreas du Massachussetts Institute of Technology (MIT), et Robert J. Wood, du laboratoire et département de biologie marine de l’Université d’Aarhus, au Danemark.

Machine learning, robotique, drones, canaux automatisés : les outils utilisés par le projet CETI

À l’heure actuelle, le projet CETI dispose d’une base de données d’enregistrements correspondant à environ 100 000 clics de cachalots. Ils ont été recueillis par des biologistes marins pendant plusieurs années. Malgré cet ensemble de données relativement conséquent, les modèles de machine learning élaborés par les chercheurs pourraient avoir besoin d’environ 4 millions de clics pour comprendre réellement les chants, ainsi que ses redondances et ses particularités.

Toutefois, pour combler ce manque, le projet CETI a mis en place de nombreux canaux automatisés pour collecter des enregistrements de chants de cachalots. Des microphones sous-marins placés dans les zones de l’océan où ces mammifères se regroupent généralement et largués à l’aide de drones repérant un groupe de cachalots pourront accomplir cette tâche. De plus, des robots aquatiques pourront suivre et écouter ces espèces marines discrètement d’une certaine distance.

Des difficultés pour mener à bien le projet CETI

Même si les chercheurs du projet sont confiants, ils ne cachent pas le fait qu’il existe des difficultés qui pourraient leur mettre des bâtons dans les roues :

  • Il peut être difficile de savoir quand un mot débute et quand il se termine. En effet, comme lorsque nous écoutons une personne s’exprimer dans une langue étrangère que nous ne comprenons pas, il est très compliqué de distinguer chaque mot dans une phrase. Les algorithmes de machine learning trouvent l’audio plus difficile à analyser que le texte.
  • Même si nous parlons différentes langues à travers le monde, nous parlons souvent des mêmes actualités, nous avons tous les mêmes sujets de discussion qui peuvent revenir. Donc, même si nous avons du mal à comprendre une langue, on peut néanmoins être sur que les dires évoqués par une personne dont on ne comprend pas la langue ne soient pas loin des dires que l’on peut exprimer au quotidien avec des amis ou notre famille. Pour les cachalots, c’est différent puisqu’ils vivent dans les océans, un monde que nous côtoyons que très peu.
  • Selon une étude de 2016, Shane Gero, Hal Whitehead et Luke Rendell ont analysé les chants de neuf groupes de cachalots différents. Leur conclusion : les cachalots auraient des dialectes différents. Une difficulté supplémentaire à prendre en compte.

Malgré ces difficultés, les chercheurs ne baissent pas les bras et prennent plaisir à réaliser cette étude tout en espérant que si cela fonctionne, leurs méthodes pourront être appliquées à d’autres animaux.


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Zacharie Tazrout

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