Le langage est l’une des énigmes évolutives les plus mystérieuses. Les scientifiques ne savent toujours pas pourquoi les humains et les autres primates ont tant de points communs, mais ils ne partagent pas la capacité de parler. Jusqu'à récemment, dans une étude menée par des chercheurs de l'Université Cornell, les chercheurs ont découvert le langage complexe des orangs-outans. Les orangs-outans, les grands singes d'Asie du Sud-Est, sont connus pour leur communication vocale sophistiquée. Cependant, les chercheurs ont eu du mal à comprendre les subtilités de leur répertoire.
Après une étude minutieuse qui a duré trois ans, les chercheurs ont réussi à déchiffrer les schémas complexes cachés dans les rugissements, 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
La recherche, publiée dans la revue PeerJ Life & Environment, constitue une avancée majeure dans la connaissance de la communication des orangs-outans. L’équipe de recherche a renforcé son étude en comparant les méthodes de détection de l’IA avec le travail de biologistes et de scientifiques en bioacoustique, qui utilisaient uniquement leurs oreilles, leur intellect et leurs outils de mesure entraînés.
L'équipe de recherche a rassemblé un ensemble de données de 117 longs appels enregistrés par 13 mâles d'une espèce particulière, l'orang-outan de Bornéo, en utilisant 46 mesures acoustiques sur 1 033 impulsions différentes détectées dans ces appels. Ils ont déclaré : « Ces caractéristiques semblent augmenter considérablement la complexité potentielle de ce signal », ce qui implique que l’humanité saura bientôt ce que disent les grands singes.
Selon l’auteur principal de l’étude, le Dr Wendy Erb, « nos recherches visaient à démêler les complexités des longs cris des orangs-outans, qui jouent un rôle crucial dans leur communication sur de vastes distances dans les forêts tropicales denses d’Indonésie. »
Une approche multiforme
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 d’animaux » pour l’Université de Californie à San Diego, en 2020.
L'algorithme UMAP a été amélioré par davantage d'algorithmes statistiques écrits dans le langage de programmation R. En plus 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 en aléatoire dans une répartition 60/40, où 60 pour cent ont été utilisés pour entraîner l’IA et les 40 pour cent restants ont été utilisés pour tester l’exactitude de sa capacité de tri fraîchement 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 : « Roar » pour les impulsions à haute fréquence, « Soupir » pour les impulsions à basse fréquence et « Intermédiaire » pour celles se situant entre les deux catégories.
Leurs recherches ne se sont pas concentrées sur ce que disaient les primates. Néanmoins, cela a aidé à détecter comment ils le disaient. Les chercheurs ont finalement réalisé que les orangs-outans utilisent une gamme de sons beaucoup plus large qu'on ne le pensait auparavant.
Implications pour l'évolution humaine
Les humains sont les seuls primates capables de produire les sons les plus complexes, mais il existe néanmoins une relation directe entre la manière dont les primates les plus primitifs ont acquis ces compétences et la manière dont nous l'avons fait. Pour y parvenir, les scientifiques doivent d’abord comprendre comment les vocalisations plus « graduées » et utilisées par des animaux comme les orangs-outans transmettent si bien le sens.
Grâce à l’étude des vocalisations des orangs-outans, les scientifiques pourraient éventuellement découvrir comment les humains ont appris à parler. Chaque espèce crée sa complexité vocale en raison de facteurs évolutifs tels que la sélection sexuelle, les détails de leurs habitats, leurs structures sociales spécifiques et la pression des prédateurs.