Une équipe de chercheurs japonais affirme avoir trouvé un moyen de traduire le gloussement des poulets grâce à l’intelligence artificielle.
L’équipe dirigée par le professeur Adrian David Cheok de l’Université de Tokyo – qui a déjà étudié les robots sexuels – a mis au point un « système capable d’interpréter divers états émotionnels chez les poulets, y compris la faim, la peur, la colère, le contentement, l’excitation et la détresse” en utilisant “une technique d’IA de pointe que nous appelons l’apprentissage par analyse émotionnelle profonde”.
Ils disent que la technique est « ancrée dans des algorithmes mathématiques complexes » et peut même être utilisée pour s’adapter aux modèles vocaux en constante évolution des poulets, ce qui signifie qu’elle ne fait que s’améliorer dans le déchiffrement des « vocalisations de poulet » au fil du temps.
C’est du moins la théorie – et non, vous n’êtes pas le seul à avoir des doutes sur la capacité de l’IA à nous rapprocher de la volaille et de ses nombreux besoins.
Pour tester leur nouveau système, l’équipe a enregistré et analysé des échantillons provenant de 80 poulets. Ils ont ensuite transmis ces échantillons à un algorithme pour relier ces modèles vocaux à divers « états émotionnels » chez les oiseaux.
En s’associant à “une équipe de huit psychologues animaliers et vétérinaires”, les chercheurs affirment avoir pu identifier l’état mental d’un poulet donné avec une précision étonnamment élevée.
“Les résultats de nos expériences démontrent le potentiel de l’utilisation des techniques d’IA et d’apprentissage automatique pour reconnaître les états émotionnels des poulets en fonction de leurs signaux sonores”, indique le document. “Les probabilités moyennes élevées de détection pour chaque émotion suggèrent que notre modèle a appris à capturer des modèles et des caractéristiques significatifs à partir des sons du poulet.”
Bien que cela puisse paraître prometteur, nous devons prendre ces résultats avec des pincettes. Dans leur article, les chercheurs reconnaissent que la précision de leur modèle peut changer en fonction des différentes races et conditions environnementales et que « l’ensemble de données utilisé pour la formation et l’évaluation peut ne pas capturer toute la gamme des états émotionnels et des variations des poulets ».
Ensuite, il y a les nombreuses autres façons dont les poulets communiquent, à partir « d’autres signaux non acoustiques, tels que le langage corporel et les interactions sociales ».
Même si nous réservons notre jugement sur la recherche jusqu’à ce que l’article ait la chance d’être évalué par des pairs, il s’agit d’une utilisation amusante et créative de l’IA qui pourrait bien jeter les bases d’une meilleure compréhension entre les hommes et les poules.
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