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Il sera bientôt possible de comprendre l'aboiement des chiens grâce à Wav2Vec2. Ces chercheurs partagent leurs avancées remarquables.
Une nouvelle recherche montre comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour obtenir des informations sur les chiens à partir de leurs aboiements. Principalement utilisé pour la reconnaissance du langage humain, Wav2Vec2 se révèle précieux pour comprendre les langages animaux.
Cette étude étonnante rassemble des chercheurs de l'université du Michigan, aux États-Unis et de l'Institut national d'astrophysique, d'optique et d'électronique du Mexique.
Ces travaux montrent l'importance des modèles d'intelligence artificielle dans la recherche scientifique. Les IA génératives peuvent effectivement accélérer les découvertes.
Les modèles d'IA pourraient ainsi être la clé pour comprendre les langages animaux. Précisons que cette compréhension se fera dans une certaine mesure.
Le langage humain pour comprendre les animaux
La recherche s'appuie sur Wav2Vec2 pour identifier l'émotion, le sexe et la race d'un chien. La détermination de ces informations s'effectue à partir de n'importe quel aboiement.
Les auteurs de l'étude ont utilisé deux ensembles de données distincts pour l'entraînement du modèle. Ils ont ensuite comparé les résultats.
D'un côté, Wav2Vec2 a été pré-entraîné avec uniquement des aboiements de chiens. De l'autre, le pré-entraînement s'est fait avec la parole humaine — près de 1 000 heures d'enregistrement — et les aboiements.
La seconde méthode a évidemment donné de meilleurs résultats. Les chercheurs sont ensuite partis de là pour affiner le modèle avec des aboiements enregistrés de 74 chiens : 42 chihuahuas, 21 caniches et 11 schnauzers.
Notre langage, fondation pour comprendre les animaux
Le modèle, entraîné avec les données sur les humains et les chiens, a pu déterminer les informations suivantes : l'émotion, la race, le sexe et l'identité de l'animal.
Wav2Vec2 avait une précision de 62 % pour l'émotion. Les résultats sont plus prometteurs pour le paramètre racial. En effet, le modèle atteignait une précision de 69 % pour la race.
Concernant l'identification d'un chien particulier de l'échantillon, l'intelligence artificielle générative trouvait juste une fois sur deux.
Rappelons que tous ces scores surpassent largement ceux de la méthode n'incluant pas le facteur humain. Cela suggère que le son et les nuances de notre langage peuvent potentiellement servir de base à la compréhension des animaux.
D'autres espèces animales étudiées avec Wav2Vec2 ?
Les chercheurs étudient les aboiements de chiens, en supposant que leurs cris sont liés à des contextes donnés. Ils tentent d'attribuer des émotions spécifiques aux aboiements.
À l'avenir, les auteurs de la recherche souhaitent tester plus de races et d'espèces pour comprendre l'étendue de cette technologie. N'oublions pas que c'est la première fois que des grands modèles de langage sont utilisés pour décoder les cris animaux.
La nouvelle étude est ainsi considérée comme une étape prometteuse vers cette direction. « Les avancées de l'IA peuvent être utilisées pour révolutionner notre compréhension de la communication animale », écrit Rada Mihalcea dans un communiqué de presse.
Par ailleurs, la co-auteure de la recherche — et patronne du laboratoire d'IA de l'université du Michigan — précise « qu'il n'est peut-être pas nécessaire de partir de zéro ».
Imaginez dans quelques années, une application pour traduire les aboiements de votre chien. Vous êtes impatient d'y être, n'est-ce pas ?
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