ChatGPT et cie peuvent aider à traduire le bonobo
C’est la nouvelle (co) découverte des chercheurs de l’Enes mise en évidence par l’université Jean-Monnet. If Saint-Etienne vous a parlé à plusieurs reprises de ce laboratoire stéphanois – dernièrement ici – fondé et toujours dirigé par Nicolas Mathevon, spécialisé dans le décryptage du langage animal, humain compris. Installé sur le campus de La Métare, il fait ni plus ni moins partie du gratin mondial dans son domaine, ses membres parcourant le globe pour enregistrer les bavardages du monde animal et les comprendre. C’est en partenariat avec les scientifiques de Hong Kong, du Québec à Chicoutimi, de Lyon et du CNRS, que le laboratoire vient de sortir une étude sur la capacité de l’intelligence artificielle à décrypter le langage bonobo.
De nouvelles perspectives pour la recherche
« Aujourd’hui, l’Intelligence artificielle sait analyser et traduire des dizaines de langues humaines. Les robots conversationnels comme ChatGPT élaborent des réponses à nos questions. Mais l’intelligence artificielle pourra-t-elle aussi décrypter les langages des millions d’espèces animales avec lesquelles nous partageons la planète ? », interroge le communiqué de l’université avant de répondre par un « oui » car « les recherches montrent que les progrès les plus récents de l’apprentissage automatique permettent de démêler le répertoire vocal complexe du bonobo. Elles dévoilent que notre plus proche cousin communique avec ses congénères en utilisant un grand répertoire de cris différents, et que chaque individu a sa propre voix. »
Or, jusque-là, malgré l’accumulation des données et des études, décrypter les langages animaux reste compliqué lorsque les individus sont difficiles à enregistrer. Les grands singes gardent ainsi jalousement leurs conversations secrètes alors qu’ils sont très vocaux, en particulier les fameux bonobos. Les techniques actuellement développées ouvrent donc de nouvelles perspectives pour appréhender non seulement les échanges des grands singes mais aussi d’autres langages animaux. Les résultats de cette étude font la couverture de la revue PLoS Computational Biology publiée en avril 2023.
