Des oiseaux qui répondent à une machine, des éléphants qui semblent s’appeler par leur nom et des algorithmes capables d’analyser les cris des cochons : l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles pistes pour étudier la communication animale. Mais entre reconnaître un signal et traduire un message, un obstacle demeure : comprendre ce qu’il signifie.
Dans sa vidéo publiée le 21 octobre 2026, la chaîne L-P explore ces recherches. Derrière la promesse d’un dialogue entre espèces, les résultats révèlent des avancées concrètes et des limites essentielles.
Une IA échange des appels avec des oiseaux
Des travaux associant notamment l’Université McGill, à Montréal, et Earth Species Project portent sur le diamant mandarin. Ce petit oiseau échange des appels dont le rythme et les caractéristiques varient au cours des interactions.
Les chercheurs ont développé ZF-AIM, un modèle génératif capable de produire des réponses sonores en temps réel. L’objectif est de reproduire les échanges avec un partenaire vivant pour étudier les mécanismes de cette communication.
Les oiseaux adaptent leurs appels pendant ces interactions. Le moment de la réponse, tout comme sa forme acoustique, permet ainsi d’examiner comment un échange se construit.
Ces travaux sont présentés dans une prépublication qui n’a pas encore été certifiée par une évaluation par les pairs. Surtout, le système n’offre aucune traduction en langage humain. Il reproduit des propriétés de l’interaction sans démontrer qu’il comprend les messages échangés. bioRxiv
Les éléphants utilisent-ils des noms?
Une étude publiée en 2024 dans Nature Ecology & Evolution apporte des indices étonnants. Grâce à l’apprentissage automatique, des chercheurs ont montré que la structure acoustique de certains appels d’éléphants africains contient de l’information sur leur destinataire.
Des expériences de diffusion sonore renforcent cette interprétation : les animaux réagissent différemment lorsqu’ils entendent un appel qui leur était initialement adressé plutôt qu’un appel destiné à un autre individu.
Les auteurs évoquent donc des appels comparables à des noms, probablement sans simple imitation de la voix du destinataire.
La nuance compte : cette découverte soutient l’existence d’une manière de désigner un individu. Elle ne constitue pas un dictionnaire des éléphants et ne démontre pas que leur communication fonctionne comme une langue humaine.
DolphinGemma : Google écoute les dauphins
En avril 2025, Google a présenté DolphinGemma, un modèle développé avec Georgia Tech et le Wild Dolphin Project. Il exploite des enregistrements de dauphins tachetés de l’Atlantique, accompagnés d’observations recueillies depuis des décennies aux Bahamas.
Le modèle analyse des séquences sonores, repère des régularités et prédit les sons susceptibles de suivre. Il peut également générer de nouvelles séquences ressemblant à des vocalisations de dauphins. Avec environ 400 millions de paramètres, il est conçu pour fonctionner sur les téléphones Pixel utilisés sur le terrain.
Un projet complémentaire, CHAT, explore un vocabulaire partagé entre humains et dauphins. Des sifflements artificiels sont associés à des objets, comme des algues ou des foulards.
Ces démarches poursuivent des objectifs distincts : étudier la communication naturelle et expérimenter des associations apprises. Les travaux présentés ne démontrent pas une traduction libre des échanges des dauphins en phrases françaises.
Les cachalots révèlent une structure plus complexe
Les cachalots communiquent notamment par de courtes séries de clics appelées « codas ». En 2024, des chercheurs associés au projet CETI et au MIT ont analysé 8 719 codas provenant de cachalots des Caraïbes.
Leur étude met en évidence plusieurs dimensions qui peuvent se combiner : le rythme, le tempo, des variations progressives de durée et l’ajout d’un clic supplémentaire. Le répertoire apparaît ainsi beaucoup plus riche que ne le suggérait une classification en motifs fixes.
Les auteurs parlent d’un « alphabet phonétique » du cachalot. L’expression décrit une organisation des sons, sans signifier que les scientifiques ont découvert des lettres ou traduit des phrases.
L’étude précise d’ailleurs qu’elle porte sur la structure de la communication, et non sur sa signification. Comprendre comment les signaux sont construits représente une étape vers leur interprétation.
Chiens et cochons : reconnaître des états et des situations
Les recherches concernent aussi les animaux qui vivent près de nous.
En 2024, une équipe a utilisé des modèles pré-entraînés sur la parole humaine pour classifier des aboiements de chiens. Les tâches étudiées comprenaient l’identification de l’animal, de sa race, de son sexe et du contexte de vocalisation. Les résultats montrent que des outils développés pour la voix humaine peuvent aussi servir à analyser ces sons.
Chez les cochons, une étude de 2022 a examiné 7 414 cris provenant de 411 animaux. Un réseau neuronal a obtenu une précision de 91,5 % pour distinguer les vocalisations associées à des contextes considérés comme positifs ou négatifs dans les données étudiées.
Ce résultat suggère une application possible au suivi du bien-être en élevage. Les auteurs soulignent toutefois la nécessité d’une validation externe avant une utilisation généralisée. Il s’agit d’une classification fondée sur des contextes observés, sans accès direct à ce que ressent chaque animal. nature.com
Le défi : relier les sons au sens
Ces travaux illustrent trois étapes différentes : repérer des régularités, produire des signaux et établir leur signification.
Une machine peut progresser dans les deux premières sans avoir résolu la troisième. La prudence exprimée dans l’étude sur les cachalots est explicite : les hypothèses sur le sens devront être mises à l’épreuve, notamment par des expériences d’interaction.
On peut en tirer une exigence méthodologique : associer les enregistrements au comportement, à l’identité des individus et aux circonstances de l’échange, puis tester les interprétations. Une réponse de l’animal fournit un indice; elle ne suffit pas, à elle seule, à prouver qu’un message a été compris.
Le domaine avance aussi grâce à des travaux sur la perception. En 2026, le prix annuel Coller Dolittle de 100 000 dollars américains a récompensé Julie E. Elie, de l’Université de Californie à Berkeley, pour des recherches montrant que les diamants mandarins classent leurs appels davantage selon leur signification que selon leur seule ressemblance acoustique.
La perspective d’une conversation reste ouverte. En attendant, mieux comprendre certains signaux pourrait déjà améliorer l’observation et le bien-être animal. La question décisive sera de savoir ce que les réponses des animaux permettent réellement d’affirmer.
