Un modèle d'intelligence artificielle qui « entend » les rugissements sans microphone
Les lions, qu'ils soient mâles ou femelles, communiquent principalement en rugissant. Cette vocalisation permet de coordonner les membres du groupe, de défendre le territoire et d'aviser les congénères d'une présence. Pourtant, enregistrer ces sons en milieu sauvage est un défi logistique majeur : les appareils d'enregistrement consomment beaucoup d'énergie et génèrent d'énormes volumes de données, peu pratiques pour des études de longue durée.
Une solution basée sur les données de mouvement
Des chercheurs du GAIA Initiative, affiliés à l'Institut Leibniz pour la recherche zoologique et sauvage, ont développé un nouveau modèle d'IA capable d'identifier un rugissement à partir des seules mesures d'accélération provenant d'un collier équipé d'un GPS et d'un accéléromètre. Ainsi, le système « écoute » les lions sans aucune oreille électronique, d'où le titre évocateur du projet.
Comment le modèle a été entraîné
Sept lions vivant dans le parc national d'Etosha, en Namibie, ont été dotés de colliers contenant à la fois un accéléromètre et un enregistreur audio. Les enregistrements audio ont d'abord permis de localiser précisément les instants où chaque animal rugissait. Ces points temporels ont ensuite été associés aux signaux de mouvement correspondants, créant ainsi un jeu de données de 1 333 événements de rugissement.
Le réseau de neurones, de type « U‑Net », a été formé sur ces paires de données afin d’apprendre les motifs caractéristiques d’un rugissement, même lorsque l’animal était en déplacement. Contrairement aux approches antérieures, limitées aux seuls mâles immobiles, ce modèle reconnaît les rugissements des femelles et gère les signaux mêlés à la marche ou à la course.
Performance et implications
Les tests ont montré que, en se basant uniquement sur les mesures d'accélération, le système identifie correctement un rugissement dans 90 % à 96 % des cas. Cette précision est remarquable compte tenu de la faible intensité du signal détecté par le GPS, et du bruit ajouté par les mouvements locomoteurs.
L’avantage principal réside dans la consommation énergétique drastiquement réduite des accéléromètres comparée aux enregistreurs audio. Les colliers peuvent ainsi rester actifs pendant plusieurs mois, offrant une couverture temporelle beaucoup plus étendue et ouvrant la voie à l’étude des schémas spatiaux du rugissement au sein d’une troupe.
Perspectives pour la recherche et la conservation
Ces nouvelles capacités permettent aux biologistes de cartographier plus finement les interactions vocales, d’observer les différences de rôle entre mâles et femelles, ainsi que d’analyser la dynamique lors d’affrontements territoriaux. De plus, les bases de données existantes contenant uniquement des mesures de mouvement pourraient désormais être réinterprétées à la lumière de ce modèle, révélant des épisodes de rugissement jusque–là invisibles.
En résumé, l’alliance de l’IA et de la technologie de suivi par mouvement redéfinit la façon dont les scientifiques étudient les grands carnivores en milieu naturel, rendant possible une observation continue, économique et peu invasive.
