Des aboiements qui ont du sens : pour comprendre le langage des chiens, des chercheurs entraînent l'IA sur les humains.

C’est ainsi que l’intelligence artificielle reconnaît bien mieux les émotions des animaux.

Les modèles d’IA formés au langage humain peuvent être transformés pour mieux comprendre les chiens. C'est à cette conclusion qu'est parvenu un groupe de scientifiques dirigé par des spécialistes de l'Université du Michigan. Les résultats prometteurs de leurs recherches montrent que l’IA pourrait être la clé de la compréhension des langages animaux, ce qui révolutionnerait la science.

L'étude a utilisé le modèle vocal d'intelligence artificielle Wav2Vec2, qui permet d'identifier les émotions, le sexe et la race d'un chien en aboyant. Pour entraîner le modèle, les scientifiques ont utilisé deux ensembles de données et comparé leurs performances.

Dans un cas, l’IA a été entraînée de toutes pièces uniquement pour entendre les aboiements des chiens, et dans l’autre, elle a été pré-entraînée pour percevoir la parole humaine, puis reconfigurée pour utiliser le langage canin. Et le modèle, entraîné sur près d’un millier d’heures d’enregistrements humains, a montré des résultats nettement meilleurs. Les deux modèles ont également été affinés en utilisant les aboiements de 74 chiens, dont des chihuahuas, des caniches français et des schnauzers.

L'IA, qui a utilisé la parole humaine et les aboiements de chiens, a identifié les émotions des chiens avec une précision de 62 %, la race - 62 %, le sexe - 69 %, et a identifié un chien spécifique du groupe général avec un résultat de 50 %. Tous les scores sont supérieurs à ceux d’un modèle formé uniquement au langage canin.

Les chercheurs pensent que les modèles, les sons et les intonations individuels identifiés par l’IA dans la parole humaine peuvent servir de base à la compréhension du langage animal. Cela élargit l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle qui n’ont peut-être pas été conçus à l’origine pour reconnaître les nuances de la communication canine.

À l’avenir, les chercheurs prévoient de tester davantage de races de chiens et d’essayer également d’appliquer le modèle à d’autres espèces animales. Cela nous permettra d’évaluer le potentiel de la technologie.