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L’IA pourrait nous aider à comprendre le langage des baleines

CETI : comprendre le langage des baleines grâce à l'IA

Le langage des baleines pourrait être traduit en code compréhensible par les humains grâce à l’ (IA).

Un groupe de scientifiques interdisciplinaire travaille sur un projet consistant à traduire le langage du plus gros mammifère marin. À l’aide de l’intelligence artificielle, ils pensent que ces recherches permettront même aux humains, à terme, de discuter avec les baleines.

Traduire le langage des baleines à l’aide de l’IA

Ce projet ambitieux porte le nom de CETI (Cetacean Translation Initiative). En effet, les chercheurs regroupés dans ce projet espèrent traduire le langage des baleines, notamment des cachalots, en s’appuyant sur l’IA.

L’idée a été proposée par Shafi Goldwasser, une informaticienne et experte en cryptographie originaire d’Israël. Elle compare le langage des cachalots à des cliquetis similaires au code Morse ou à un circuit électronique défectueux. Michael Bronstein, un autre informaticien israélien porte un intérêt particulier au NLP (Natural Language Processing). Il affirme qu’effectivement, ce type d’ pourrait s’appliquer au codas, nom donné aux cliquetis des cachalots.

Bronstein a pu appliquer des algorithmes de machine learning sur un grand nombre de codas collecté par un biologiste appelé Shane Gero. Néanmoins, l’analyse approfondie de ces signaux nécessite une plus grande quantité de données.

Entre autres, l’analyse du langage implique une analyse sémantique et syntaxique ainsi qu’une vocalisation. Bien que les animaux ne disposent pas de langage proprement dit, des études ont montré qu’ils peuvent avoir différents cris. Les oiseaux pourraient même combiner une séquence de cris précise pour exprimer un concept. Ces mêmes concepts pourraient alors s’appliquer au langage des baleines, et l’IA devrait permettre de les étudier.

Appliquer le machine learning au langage animal

À la différence des autres espèces de baleines, le cachalot produit des cliquetis discontinus faciles à traduire en code binaire. Par ailleurs, en tant que mammifère des profondeurs marines, leur communication est principalement acoustique.

Les récentes recherches ont montré que le machine learning a permis aux chercheurs d’imiter l’apprentissage du langage chez les enfants. Pour procéder, ils alimentent des réseaux de neurones artificiels avec de grandes quantités de données . Cela permet de créer des modèles de langages qui pourront créer des phrases en se basant sur ces données. Le projet CETI vise donc à développer un système d’IA similaire pour générer le langage des baleines avec une syntaxe cohérente.

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