Projet CETI

Le projet CETI est une initiative internationale lancée en 2020, visant à comprendre la communication acoustique des grands cachalots en s'appuyant sur les progrès de l'intelligence artificielle^,, ainsi que sur des balises électroniques, des drones et des réseaux de microphones sous-marins pour étudier simultanément les vocalisations, les comportements et l'organisation sociale des animaux.

C'est l'un des premiers projets de communication entre humain et animaux médiée par l'intelligence artificielle. Le Grand cachalot (Physeter macrocephalus) est l'animal qui a le plus gros cerveau (six fois plus gros que le cerveau humain, qui possèdent le sonar naturel le plus puissant, qui émet l'un des bruits monosources les plus forts connus sur Terre (atteignant 200 dB ; assez fort pour faire éclater un tympan humain) et il utilise un système de clics (« codas ») complexe, transmis socialement et associé à des groupes culturels distincts, ce qui en fait une espèce particulièrement intéressante pour étudier une communication élaborée avec l'assistance d'une intelligence artificielle.

Mission

Le projet s'est donné pour mission de « comprendre et traduire les communications des cachalots » grâce à l'apprentissage automatique, à la robotique et à l'acoustique sous-marine Le projet prévoit trois étapes qui sont :

1. Comprendre les sons ;
2. Relier ces sons à des comportements et à un contexte ;
3. Tester puis éventuellement produire des messages interprétables par les cachalots.

Cette troisième étape rapproche le projet non plus d'un simple travail de traduction d'un langage cétacé vers le langage humain, mais d'une début de véritable communication interespèces assistée par l'intelligence artificielle. Certains auteurs estiment que connaitre le langage des baleines permettrait, si ce savoir est utilisé à bon escient, d'améliorer leur protection en réduisant les collisions avec les navires, les captures accidentelles ou les perturbations liées aux activités humaines.

Histoire

En 1967, le biologiste américain Roger Payne, son épouse Katy et ses collègues montrent que les chants des baleines à bosse sont constitués de séquences structurées et évolutives plutôt que de sons aléatoires, transformant la compréhension de la communication animale et suggérant l'existence de systèmes complexes de transmission d'information chez les cétacés.

Un demi-siècle plus tard, s'appuyant sur cette découverte, le projet Project CETI (Cetacean Translation Initiative) réunit biologistes, linguistes, spécialistes de l'intelligence artificielle et ingénieurs afin d'étudier les codas des cachalots grâce à de vastes ensembles de données acoustiques et comportementales.

Faisabilité

Les progrès récents des grands modèles de langage et de l'apprentissage automatique rendent possible l'analyse de volumes de données qui auraient été inexploitables il y a encore quelques années.

L'intelligence artificielle a notamment récemment permis de :

• repérer avec une grande précision les clics des cachalots, même quand ils sont fondus dans des enregistrements bruyants et/ou en présence d'émissions simultanées de plusieurs cachalots. Cela permet au CETI de mieux analyser et, à terme, mieux comprendre le système de communication du Grand Cachalot ; « En comparaison avec les résultats de deux détecteurs de référence, on observe un meilleur compromis entre précision et rappel ainsi qu'une réduction significative des taux de fausse détection, notamment dans les environnements bruyants » ; les auteurs ont, en 2024, fourni leur base de données de clics étiquetés et leur code de mise en œuvre).
• améliorer le suivi de cachalots en des conditions difficiles, et même en présence de capteurs défaillants, ou en eaux profondes (où les différences de densité, salinité et température du milieu perturbent la vitesse ou la direction du son). Des tests automatiques permettent à l'intelligence artificielle de vérifier la fiabilité de ses propres estimations et d'éliminer les mesures erronées et de s'adapter aux variations de l'environnement acoustique et de la configuration des capteurs, tout en restant opérationnelle avec un nombre limité de dispositifs d'écoute. Ainsi, les interactions sociales des cachalots, seront mieux comprises, et les données récoltées seront plus utiles si elles sont utilisées pour l'apprentissage automatique.

Ces progrès ont aussi rendu possible la traduction automatique de langues humaines sans dictionnaire ni connaissances préalables, simplement en détectant des régularités dans de très grandes quantités de données. Les chercheurs espèrent appliquer une approche similaire aux vocalisations animales afin d'identifier des motifs et d'en déduire certains aspects de leur communication. Mais contrairement aux langues humaines, les animaux vivent dans des mondes sensoriels et sociaux très différents des nôtres, et il est possible qu'il n'existe pas d'équivalents directs entre leurs communications et les concepts humains. Dans ce cas l'intelligence artificielle pourrait surtout nous aider à mieux comprendre la structure et les fonctions des vocalisations des baleines, même si une véritable « traduction » reste beaucoup plus difficile que pour les langues humaines.

Découvertes

Les chercheurs du projet ont découvert que :

• la communication des cachalots a une organisation interne bien plus complexe que ce que l'on soupçonnait auparavant ;
• les codas des cachalots sont beaucoup plus riches qu'il ne le pensaient ; leur nombre est passé d'environ 150 types connus à plus de 8 700 variantes distinctes grâce à l'identification de nouvelles caractéristiques acoustiques appelées « rubato » et « ornementation »). Les cachalots modifient leurs vocalises selon le contexte, notamment en ajoutant des clics ou en variant leur rythme, puis combinent librement ces variations pour produire un très grand nombre de signaux distincts ;
• les cachalots semblent disposer d'un « alphabet phonétique » où certaines unités acoustiques de base semblent pouvoir être combinées de différentes façons, un peu à la manière des phonèmes dans les langues humaines, un phénomène rarement observé chez les animaux non-humains ;
• leurs codas ne diffèrent pas seulement par le nombre et le rythme des clics : ils ont aussi des propriétés spectrales complexes et structurées qui semblent jouer un rôle dans la communication. Des motifs récurrents semblent comparables à des « voyelles » et à des « diphtongues », rappelant certains mécanismes utilisés dans les langues humaines.

Gouvernance

Le projet, pluridisciplinaire, dispose d'un comité scientifique interdisciplinaire comprenant des biologistes marins, des chercheurs en intelligence artificielle, des roboticiens, des informaticiens théoriciens et des linguistes. Il est présidé par le Dr David Gruber, qui est également fondateur du projet.

Le projet dispose d'une base sur l'île de la Dominique où sont collectés les enregistrements.

Dénomination

Son nom, Cetacean Translation Initiative, est une référence à l'Institut SETI .

Le Project CETI décrit explicitement son approche comme un processus associant communication, comportement et contexte, puis entraînant des « modèles de langage de ces baleines » capables de relier ce que les cachalots font à ce qu'ils « disent ».

Aspects éthiques

Des chercheurs listent plusieurs risques préoccupants, dont l'anthropomorphisme, le respect de la vie privée des baleines, les possibles atteintes à leur culture ou à leur bien-être émotionnel, ainsi que la tentation de voir la technologie comme une solution simple à des problèmes complexes.

Selon eux, utiliser l'intelligence artificielle pour comprendre les baleines pourrait effectivement favoriser leur conservation, mais chercher à communiquer activement avec elles pourrait entraîner des effets imprévus sur leurs comportements, leurs relations sociales et leurs cultures. Ils estiment que le décodage des vocalisations est prometteur, mais que le dialogue direct avec les baleines soulève des questions éthiques beaucoup plus délicates^,.

Objectifs à moyen et long termes

La promesse de pouvoir « parler aux baleines » souvent évoqué par la presse n'est pas revendiquée par le CETI, et encore moins prospectivement datée, et elle pourrait être difficile à tenir. Le projet CETI vise avant tout à écouter et comprendre les cachalots. La tentative de construire les premiers modèles de langage non humains et de premiers protocoles rigoureux permettant de tester si une machine a réellement capté une partie de la structure d'un système de communication animal.

Les chercheurs du CETI ont dans un premier temps identifié 156 codas distinctes et leurs composants de base, un « alphabet phonétique du cachalot » semblable aux phonèmes. En 2025, de nombreux autres codas ont été découvert.

Reconnaissance

L'organisation a été sélectionnée comme projet TED Audacious.

Projets apparentés

D'autres projets, comme Earth Species Project exploitent désormais de vastes bases de données et des méthodes d'apprentissage automatique pour rechercher automatiquement des régularités dans ces communications et, à terme, générer des vocalisations synthétiques plausibles.

Il ne s'agit pas, à ce stade, de construire un véritable « traducteur baleine-humain », mais d'identifier les structures fondamentales de la communication des baleines avant toute tentative de dialogue. L'un des scénarios évoqués est néanmoins que dans le futur, une IA puisse un jour poursuivre une « conversation » avec un cétacé en produisant des sons adaptés, même sans que les humains comprennent eux-mêmes précisément le contenu des échanges, ce qui soulève déjà d'importantes questions scientifiques et éthiques.

Communiquer avec des espèces non-humaines (comme le Cachalot et d'autres) peut déboucher sur des méthodes utiles pour une éventuelle communication avec d'éventuelles entités intelligentes extraterrestres. Des chercheurs ont proposé un outil dit COMPLEX pour décrire les différentes formes d'intelligence animale à partir de plusieurs critères, comme la communication, la vie sociale ou les capacités cognitives. Il ne vise pas à mesurer à quel point une espèce ressemble à l'être humain, mais à établir son profil d'intelligence propre. Ils suggèrent que cet outil pourrait servir à mieux comprendre la diversité des intelligences terrestres et, à terme, aider à identifier d'éventuelles formes d'intelligence extraterrestre.

Notes et références

Voir aussi