Que veut dire un cochon lorsqu’il couine ou grogne ? Une IA décode le langage des porcs

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FranceSoir
Publié le 28 mars 2022 - 14:15
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Elevage de porcs en Bretagne
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© Damien MEYER / AFP/Archives
Avec suffisamment de données pour entraîner l'algorithme, la méthode pourrait également être utilisée pour mieux comprendre les émotions d'autres mammifères.
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Depuis le 1er janvier 2022, en France, tous les élevages d’animaux domestiques (animaux de rente, de compagnie, équidés) et d’animaux sauvages apprivoisés ou tenus en captivité, doivent disposer d’un référent chargé du bien-être des animaux. L'objectif est de s’assurer que les animaux sont bien traités au sein des élevages. Dans le même esprit, des chercheurs développent des systèmes pour rendre la vie des animaux plus heureuse, par exemple, en faisant croire aux vaches qu’elles sont en liberté grâce à la réalité virtuelle. Autre initiative dans cet esprit : des chercheurs se tournent vers l’intelligence artificielle pour décoder les grognements des cochons, afin de savoir s’ils expriment de la satisfaction ou du mécontentement.

Un algorithme pour comprendre l'état d’esprit des cochons

Une équipe internationale de chercheurs, de l'Université de Copenhague, en collaboration avec l'ETH Zurich et de l'Institut national français de recherche pour l'agriculture (INRAE), a étudié des milliers d'enregistrements acoustiques recueillis tout au long de la vie des porcs, de leur naissance à leur mort, pour les traduire en émotions réelles. Les résultats publiés dans Scientific Reports montrent comment une intelligence artificielle est capable de décoder si un porc éprouve une émotion positive (« heureux » ou « excité »), négative (« effrayé » ou « stressé »), ou une émotion entre les deux. "Avec cette étude, nous démontrons que les sons des animaux fournissent un excellent aperçu de leurs émotions. Nous prouvons également qu'un algorithme peut être utilisé pour décoder et comprendre les émotions des porcs, ce qui est une étape importante vers l'amélioration du bien-être animal pour le bétail", déclare Élodie Briefer du Département de biologie de l'Université de Copenhague, qui a codirigé l'étude.

Une technologie qui reconnaît les bonnes émotions dans 92 % des cas

Les chercheurs ont pu constater que quand les porcelets tètent leur mère ou lorsqu'ils retrouvent leur famille après avoir été séparés, ils émettent des grognements courts qui sont associés à des moments "heureux". Au contraire, les situations émotionnellement négatives (la séparation, les bagarres entre porcelets, la castration et l'abattage) provoquent des sons de hautes fréquences. Les appels à basse fréquence (tels que des aboiements et des grognements) se produisent dans des situations où les porcs éprouvent des émotions positives ou négatives. "Il y a des différences claires dans les cris de porcs quand on regarde les situations positives et négatives. Dans les situations positives, les cris sont beaucoup plus courts, avec des fluctuations mineures d'amplitude. Les grognements, plus précisément, commencent haut et diminuent progressivement en fréquence. En entraînant un algorithme pour reconnaître ces sons, on peut associer 92 % des appels à la bonne émotion", explique Élodie Briefer.

Les éleveurs connaissent leurs animaux, mais l’IA peut les aider à les surveiller à distance

Évidemment, les éleveurs qui observent un porc en souffrance sont capables de reconnaître que ses cris ne sont pas des cris de joie. Mais, ce système pourrait permettre d’identifier le bien-être des animaux même à distance, associé aux technologies déjà existantes, qui permettent de surveiller à distance et de façon automatique la santé physique d'un animal. Des systèmes de surveillance acoustique similaires existent déjà en élevage pour surveiller la santé des porcs en analysant le bruit de leur toux. Grâce à la reconnaissance d’image, on peut aussi détecter les porcelets immatures à leur naissance, leurs maladies, et identifier des porcelets nouveaux nés pour éviter qu’ils soient écrasés par leur mère à la naissance. Cette technologie pourrait donc venir compléter ces solutions. Avec suffisamment de données pour entraîner l'algorithme, la méthode pourrait également être utilisée pour mieux comprendre les émotions d'autres mammifères.

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