Des chercheurs déploient l'apprentissage automatique pour décoder la communication animale

DÉPÊCHE OPA, 9 nov. (OPA) — Lors de tests menés avec les données du projet australien FrogID, le modèle a atteint une précision de 99 % pour distinguer les bruits de grenouilles des sons environnementaux, et de 82 % pour identifier des espèces précises. En collaboration avec l'Université McGill, Earth Species Project a développé ZF-AIM pour étudier les interactions vocales des diamants mandarins. Google DeepMind a créé DolphinGemma pour prédire les émissions sonores des grands dauphins tachetés de l'Atlantique, tandis que le Projet CETI a analysé les séquences de clics de spermophiles. Malgré ces avancées technologiques, la traduction des signaux animaux en langage humain demeure un défi complexe. Les chercheurs rappellent que les données audio doivent être analysées conjointement avec les schémas comportementaux et environnementaux. Des experts mettent également en garde contre les risques éthiques liés à la génération de signaux synthétiques, susceptibles de perturber la faune.