Des chercheurs des États-Unis et du Mexique ont développé un modèle d'IA qui analyse et classe les aboiements des chiens, éclairant ainsi leur signification et leurs émotions. Ce modèle, nommé Wav2Vec2, a été adapté par Artem Abzaliev, doctorant à l'Université du Michigan, en collaboration avec des scientifiques de l'Institut national d'astrophysique, d'optique et d'électronique (INAOE) à Puebla.
Le modèle Wav2Vec2, initialement entraîné pour reconnaître des motifs dans la parole humaine, a été affiné à l'aide d'un ensemble de données de vocalisations canines collectées par Humberto Pérez Espinosa, chercheur à l'INAOE. Les enregistrements, réalisés entre 2015 et 2017, incluent des aboiements de plus de 100 chiens dans divers contextes émotionnels. Les stimuli utilisés pour provoquer des réponses canines comprenaient des bruits inattendus et des simulations de frustration, ainsi que des interactions positives comme des caresses ou des jouets nouveaux.
Les chercheurs ont atteint une précision de 70 % dans la classification des caractéristiques telles que la race, le sexe, l'âge et le contexte de l'aboiement, surpassant les systèmes précédents. Selon Pérez Espinosa, l'algorithme a également permis de différencier avec précision les vocalisations individuelles. L'étude souligne que les aboiements varient non seulement en fonction de l'émotion du chien, mais aussi en intensité, ce qui pose des défis pour des classifications plus détaillées.
En plus de l'analyse des vocalisations, l'équipe développe des méthodes multimodales qui intègrent des données audio, vidéo, de mouvement et des paramètres biométriques tels que la température corporelle et la fréquence cardiaque. Ces techniques, financées par le Conseil national des humanités, des sciences et des technologies (CONAHCYT), visent à améliorer la compréhension du comportement canin et ont des applications pratiques dans la formation de chiens d'assistance et de recherche, notamment en cas de catastrophes naturelles.
Une des principales limites identifiées par les chercheurs est la nécessité de collecter des données suffisantes, ce qui nécessite du temps, des efforts et des protocoles éthiques pour garantir le bien-être des animaux. Pérez Espinosa a souligné que le projet respecte des directives strictes pour garantir la sécurité et le confort des chiens participants.
De plus, l'étude vise non seulement à améliorer la qualité de vie des animaux de compagnie grâce à une meilleure compréhension de leurs besoins émotionnels, mais aussi à bénéficier aux entraîneurs, vétérinaires et soignants. L'objectif est de générer des connaissances ayant un véritable impact social, a conclu Pérez Espinosa. Avec ces avancées, l'IA promet d'ouvrir de nouvelles frontières dans l'étude du comportement animal et de renforcer le lien entre les humains et leurs compagnons canins.