Les humains apprendront-ils un jour à parler baleine ? (vidéo)

Que dit ce cachalot ? (Crédit image : Reinhard Dirscherl via Getty Images)

Que signifient ces cliquetis ?

Les cachalots sont parmi les animaux vivants les plus bruyants de la planète, produisant des craquements, des coups et des clics saccadés pour communiquer avec d’autres baleines qui se trouvent à quelques mètres voire quelques centaines de kilomètres. 

Cette symphonie de clics à motifs, connue sous le nom de codas, pourrait être suffisamment sophistiquée pour être considérée comme un langage à part entière. Mais les humains comprendront-ils un jour ce que disent ces cétacés ?

La réponse est peut-être, mais les premiers chercheurs doivent collecter et analyser un nombre sans précédent de communications de cachalots, ont déclaré les chercheurs.

Avec un cerveau six fois plus gros que le nôtre, les cachalots ( Physeter macrocephalus ) ont des structures sociales complexes et passent une grande partie de leur temps à socialiser et à échanger des codas. Ces messages peuvent être aussi brefs que 10 secondes ou durer plus d’une demi-heure. En fait, « la complexité et la durée des vocalisations des baleines suggèrent qu’elles sont au moins en principe capables de présenter une grammaire plus complexe » que les autres animaux non humains, selon un article d’avril 2021 sur les cachalots publié sur le serveur de préimpression arXiv.org. 

Cet article, réalisé par un projet interdisciplinaire connu sous le nom de CETI (Cetacean Translation Initiative), présente un plan pour décoder les vocalisations des cachalots, d’abord en collectant des enregistrements de cachalots, puis en utilisant l’apprentissage automatique pour essayer de décoder les séquences de clics de ces derniers. les autres mammifères utilisent pour communiquer. Le CETI a choisi d’étudier les cachalots par rapport aux autres baleines car leurs clics ont une structure proche du code Morse, que l’intelligence artificielle (IA) pourrait avoir plus de facilité à analyser.

Briser la surface

Le peu que les humains savent sur les cachalots a été appris assez récemment. Ce n’est que dans les années 1950 que nous avons remarqué qu’ils produisaient des sons, et on ne savait pas qu’ils utilisaient ces sons pour communiquer jusqu’aux années 1970, selon la nouvelle recherche publiée par le CETI.

Ce clic semble servir un double objectif. Les cachalots peuvent plonger à des profondeurs de 1 200 mètres, soit trois fois plus que les sous-marins nucléaires, selon la Woods Holes Oceanographic Institution . Parce qu’il fait noir à ces profondeurs, ils ont évolué pour rechercher des calmars et d’autres créatures marines en utilisant des clics pour l’écholocation, un type de sonar. Ce même mécanisme de clic est également utilisé dans leurs vocalisations sociales, bien que les clics de communication soient plus serrés, selon le document du CETI.

« Comprendre cela a été un défi, car les cachalots ont été si difficiles à étudier pour les humains pendant tant d’années », a déclaré David Gruber, biologiste marin et chef de projet du CETI. Mais maintenant, « nous avons en fait les outils pour pouvoir examiner cela plus en profondeur d’une manière que nous n’avions pas pu faire auparavant ». Ces outils incluent l’IA, la robotique et les drones, a-t-il déclaré.

Pratyusha Sharma, chercheuse en science des données pour le CETI et doctorante au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT, a expliqué que les développements récents de l’intelligence artificielle et des modèles de langage, tels que GPT-3, qui utilise l’apprentissage en profondeur pour construire des textes ou des histoires de type humain sur commande, et l’année dernière a pris d’assaut la communauté de l’IA. Les scientifiques espèrent que ces mêmes méthodes pourraient être appliquées aux vocalisations des cachalots, a-t-elle déclaré. Seul problème : ces méthodes ont un appétit vorace pour les données.

Le projet CETI dispose actuellement d’enregistrements d’environ 100 000 clics de cachalots, minutieusement recueillis par des biologistes marins pendant de nombreuses années, mais les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient avoir besoin d’environ 4 milliards. Pour combler cette lacune, le CETI met en place de nombreux canaux automatisés de collecte d’enregistrements de cachalots. 

Ceux-ci incluent des microphones sous-marins placés dans des eaux fréquentées par les cachalots, des microphones qui peuvent être largués par des drones aériens aux yeux d’aigle dès qu’ils repèrent un groupe de cachalots se rassemblant à la surface, et même des poissons robotiques qui peuvent suivre et écouter les baleines discrètement d’une certaine distance.

Mais même avec toutes ces données, saurons-nous les déchiffrer ? 

De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique ont trouvé l’audio plus difficile à analyser que le texte. Par exemple, il peut être difficile d’analyser où un mot commence et se termine. Comme Sharma l’a expliqué,

 » Supposons qu’il y ait un mot  » parapluie « . Est-ce « euh » le mot ou est-ce « parapluie » ? 

Les barrières entre les mots prononcés sont plus ambiguës et moins régulières, et les modèles peuvent donc nécessiter plus de données pour être découverts.

Ce n’est pas la seule difficulté que rencontrera le CETI

 « Que quelqu’un vienne, disons, du Japon ou des États-Unis ou d’ailleurs, les mondes dont nous parlons sont très similaires ; nous parlons des gens, nous parlons de leurs actions », a déclaré Sharma. « Mais les mondes dans lesquels vivent ces baleines sont très différents, n’est-ce pas ? Et les comportements sont très différents. »

De plus, les cachalots sont connus pour avoir des dialectes, selon une étude de 2016 publiée dans la revue Royal Society Open Science , qui a analysé les codas de neuf groupes de cachalots dans les Caraïbes pendant six ans.

Mais ces difficultés sont aussi ce qui rend le projet si intéressant. Ce que dit exactement un cachalot à un autre reste aussi sombre et trouble que les eaux dans lesquelles ils nagent, mais ce mystère rend toutes les réponses que le CETI trouve d’autant plus intrigantes. Comme l’a dit Gruber,

« Nous apprenons tellement lorsque nous essayons de voir le monde du point de vue de l’autre. »

Publié à l’origine sur Live Science.

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