Une étude israélienne rappelle que l’IA entend les animaux sans forcément les comprendre
L’intelligence artificielle peut repérer avec une grande précision des régularités dans les cris d’un animal. Cela ne signifie pas pour autant qu’elle comprend ce que ces sons veulent dire. C’est l’avertissement formulé par une équipe internationale dirigée par des chercheurs de l’Université de Tel-Aviv dans une étude publiée dans la revue Current Biology.
Les scientifiques s’intéressent à une promesse qui suscite un enthousiasme croissant : utiliser des réseaux neuronaux pour « traduire » les vocalisations des chauves-souris, baleines, oiseaux et autres espèces. Leur travail montre qu’une ressemblance acoustique peut masquer des sens différents, tandis que deux sons très différents peuvent transmettre le même message à celui qui les reçoit.
Des vocalisations de jeunes enfants comme banc d’essai
Pour tester les limites des modèles, l’équipe a étudié les vocalisations de tout-petits qui ne maîtrisent pas encore pleinement le langage. Ce choix permettait de comparer les regroupements produits par l’IA avec des contextes dont les humains connaissent au moins partiellement le sens : détresse, appel à la mère ou au père, demande de nourriture.
Les chercheurs ont utilisé une méthode acoustique classique et deux réseaux neuronaux avancés, l’un entraîné sur des vocalisations animales et l’autre sur la parole humaine adulte. Les réseaux profonds ont mieux fonctionné que la méthode traditionnelle, mais ils n’ont pas réussi à classer les sons de façon fiable selon leur signification.
Dans certains cas, les modèles ont rapproché des vocalisations porteuses de messages différents. Dans d’autres, ils ont séparé des sons distincts qui exprimaient pourtant la même intention. Ils n’ont pas non plus correctement identifié l’augmentation de l’urgence dans une séquence, pourtant perceptible à l’oreille humaine.
Une méthode plus riche que le son seul
Selon l’Université de Tel-Aviv, comprendre réellement une communication animale exigera de combiner l’IA avec des observations comportementales, des expériences de diffusion de sons et, parfois, des mesures de l’activité cérébrale. Chaque espèce perçoit son environnement d’une manière spécifique : le sens dépend donc autant de la réaction de l’animal que de la forme physique du signal.
L’étude réunit notamment Mor Taub, Inbal Arnon, Amiyaal Ilany, Mirjam Knörnschild, Yoav Ram et le professeur Yossi Yovel, avec des chercheurs de Tel-Aviv, de l’Université hébraïque de Jérusalem, d’Édimbourg, du Museum für Naturkunde – Leibniz Institute et de l’Université Humboldt de Berlin.
La conclusion n’est pas que l’IA serait inutile. Au contraire, elle reste un outil puissant pour révéler des structures invisibles à l’analyse humaine. Mais une corrélation sonore n’est pas une traduction : pour passer des motifs au sens, la machine doit être replacée dans le monde perceptif de l’animal.
Visuel de couverture : création éditoriale illustrative Am Israel Hai. Source principale : Université de Tel-Aviv ; étude publiée dans Current Biology.