Une avancée technologique majeure permet désormais d'analyser les vocalisations canines grâce à une intelligence artificielle (IA) capable d'identifier les émotions et les situations spécifiques à partir des aboiements.
Le modèle d'IA en question, baptisé Wav2Vec2, a été initialement conçu pour l'analyse de la parole humaine avant d'être adapté au traitement des sons canins. Les chercheurs l'ont entraîné à l'aide d'enregistrements provenant de 74 chiens de diverses races, âges et sexes. Ces enregistrements couvraient une multitude de contextes naturels, tels que les interactions avec leurs propriétaires ou des moments de frustration. Les tests initiaux ont révélé une précision de plus de 70 %, un chiffre que les scientifiques estiment pouvoir améliorer avec l'ajout de davantage de données et une participation plus large de chiens.
Cette technologie ouvre la voie à de nombreuses applications pratiques. Elle pourrait notamment aider à détecter le stress chez les chiens, contribuant ainsi à améliorer leur bien-être et leurs soins. Dans le cadre de l'éducation canine, elle permettrait d'ajuster les stimuli en fonction de l'état émotionnel de l'animal. À la maison, un appareil connecté pourrait alerter les propriétaires lorsque les aboiements signalent une douleur ou une anxiété, offrant un soutien précieux, particulièrement pour les chiens plus âgés.
Cette innovation promet de révolutionner notre approche de la communication canine. Des recherches antérieures ont déjà démontré le potentiel de l'IA dans la compréhension des vocalisations animales, comme l'analyse des chants d'oiseaux ou le décodage des vocalisations de dauphins et de baleines à des fins de conservation. L'application de modèles d'IA initialement entraînés sur la parole humaine, comme Wav2Vec2, s'avère particulièrement prometteuse, car elle permet de tirer parti de la complexité des modèles linguistiques humains pour interpréter les nuances des vocalisations animales.