Une étude révolutionnaire révèle la complexité de la communication des orangs-outans grâce à l'intelligence artificielle

Le langage est l'une des énigmes de l'évolution les plus mystérieuses. Les scientifiques ignorent encore pourquoi les humains et les autres primates partagent tant de points communs, mais pas la capacité de parler. Jusqu'à récemment, une étude menée par des chercheurs de l'Université Cornell a permis de découvrir le langage complexe des orangs-outans. Ces grands singes d'Asie du Sud-Est sont connus pour leur communication vocale sophistiquée. Cependant, les chercheurs ont eu du mal à saisir les subtilités de leur répertoire.

Après une étude approfondie qui a duré trois ans, les chercheurs sont parvenus à déchiffrer les schémas complexes dissimulés dans les rugissements, les soupirs et autres vocalisations des orangs-outans de Bornéo, et ont ainsi pu obtenir des informations uniques sur leurs capacités de communication.

Analyse assistée par l'IA

Cette recherche, publiée dans la revue PeerJ Life & Environment, représente une avancée majeure dans la compréhension de la communication chez les orangs-outans. L'équipe de recherche a consolidé son étude en comparant les méthodes de détection par intelligence artificielle aux travaux de biologistes et de bioacousticiens qui, eux, s'appuyaient uniquement sur leur oreille exercée, leur intelligence et leurs instruments de mesure.

L'équipe de recherche a constitué un ensemble de données de 117 longs cris enregistrés par 13 mâles d'une espèce particulière, l'orang-outan de Bornéo, à partir de 46 mesures acoustiques portant sur 1 033 impulsions différentes détectées dans ces cris. Ils ont déclaré : « Ces caractéristiques semblent accroître considérablement la complexité potentielle de ce signal », laissant entendre que l'humanité saura bientôt ce que disent les grands singes.

Selon l'auteure principale de l'étude, la Dre Wendy Erb, « Nos recherches visaient à élucider les complexités des longs cris des orangs-outans, qui jouent un rôle crucial dans leur communication sur de vastes distances dans les denses forêts tropicales d'Indonésie. »

Une approche à multiples facettes

L'équipe a utilisé un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé de pointe, Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), qui avait été utilisé avec succès pour décoder les « répertoires vocaux animaux » pour l'Université de Californie à San Diego, en 2020.

L'algorithme UMAP a été amélioré par l'ajout d'algorithmes statistiques écrits dans le langage de programmation R. Outre d'autres types d'apprentissage automatique supervisé, R a été utilisé dans le processus, mais dans tous les cas, les 1 033 phases et impulsions vocales uniques des singes ont été divisées aléatoirement en une répartition 60/40, où 60 % ont été utilisés pour entraîner l'IA et les 40 % restants pour tester la précision de sa capacité de tri nouvellement entraînée.

En utilisant une combinaison de techniques d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées, l'équipe de recherche a classé trois types d'impulsions principaux : « Rugissement » pour les impulsions à haute fréquence, « Soupir » pour les impulsions à basse fréquence et « Intermédiaire » pour celles qui se situent entre les deux catégories.

Leurs recherches ne portaient pas sur le contenu des vocalisations des primates. Elles ont néanmoins permis de comprendre comment ils les exprimaient. Les chercheurs ont ainsi réalisé que les orangs-outans utilisent une gamme de sons beaucoup plus étendue qu'on ne le pensait auparavant.

Implications pour l'évolution humaine

L'être humain est le seul primate capable de produire les sons les plus complexes, mais il existe néanmoins une relation directe entre la manière dont les primates plus primitifs ont acquis ces compétences et la nôtre. Pour comprendre ce lien, les scientifiques doivent d'abord comprendre comment les vocalisations plus nuancées, utilisées par des animaux comme l'orang-outan, transmettent si efficacement le sens.

L’étude des vocalisations des orangs-outans pourrait un jour permettre aux scientifiques de découvrir comment les humains ont appris à parler. Chaque espèce développe sa propre complexité vocale en fonction de facteurs évolutifs tels que la sélection sexuelle, les caractéristiques de son habitat, ses structures sociales spécifiques et la pression exercée par les prédateurs.