Analyse automatisée du comportement animal grâce à l’IA

Analyse automatisée du comportement animal

L’analyse des interactions sociales entre primates est l’une des applications de cette nouvelle méthode. Crédit : Ella Marushenko / ETH Zurich

Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser le comportement des animaux. Cela ouvre la porte à des études approfondies à plus long terme dans le domaine des sciences du comportement, tout en contribuant à améliorer le bien-être animal. La méthode est déjà testée au zoo de Zurich.

Les chercheurs engagés dans des études sur le comportement animal s’appuient souvent sur des heures et des heures de séquences vidéo qu’ils analysent manuellement. Habituellement, cela oblige les chercheurs à se frayer un chemin à travers des enregistrements s’étalant sur plusieurs semaines ou mois, en notant laborieusement les observations sur le comportement des animaux. Aujourd’hui, des chercheurs de l’ETH Zurich et de l’Université de Zurich ont mis au point un moyen automatisé d’analyser ce type d’enregistrements. L’algorithme d’analyse d’images qu’ils ont développé utilise la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique. Il peut distinguer les animaux individuels et identifier des comportements spécifiques, tels que ceux qui signalent la curiosité, la peur ou des interactions sociales harmonieuses avec d’autres membres de leur espèce.

La technologie offre essentiellement aux scientifiques une solution en un clic pour analyser automatiquement les séquences vidéo, aussi longues ou détaillées que soient les enregistrements. Un autre avantage de la nouvelle méthode est sa reproductibilité : si différents groupes de chercheurs utilisent le même algorithme pour analyser leurs données vidéo, la comparaison des résultats est plus facile car tout est basé sur les mêmes standards. De plus, le nouvel algorithme est si sensible qu’il peut même identifier des changements de comportement subtils qui se développent très progressivement sur de longues périodes. “Ce sont les types de changements qui sont souvent difficiles à repérer avec l’œil humain”, explique Markus Marks, auteur principal de l’étude de recherche et postdoctorant dans le groupe dirigé par le professeur de neurotechnologie Mehmet Fatih Yanik.

Convient à toutes les espèces animales

Les chercheurs ont formé l’algorithme d’apprentissage automatique avec des séquences vidéo de souris et de macaques en captivité. Cependant, ils soulignent que la méthode peut être appliquée à toutes les espèces animales. La nouvelle de leur nouvelle méthode s’est déjà répandue dans la communauté scientifique. Les chercheurs de l’ETH ont mis l’algorithme à la disposition d’autres chercheurs sur une plateforme publique, et nombre de leurs collègues dans le monde l’utilisent déjà. “L’intérêt a été particulièrement élevé parmi les chercheurs sur les primates, et notre technologie est déjà utilisée par un groupe qui fait des recherches sur les chimpanzés sauvages en Ouganda”, explique Marks.

C’est probablement parce que la méthode peut également être utilisée pour analyser les interactions sociales complexes dans les communautés animales, telles que l’identification des animaux qui toilettent les autres membres de leur groupe et la fréquence à laquelle cela se produit. “Notre méthode offre des avantages majeurs par rapport aux précédents algorithmes d’analyse comportementale basés sur l’apprentissage automatique, en particulier lorsqu’il s’agit d’analyser le comportement social dans des contextes complexes”, déclare Marks.

Améliorer les conditions des animaux en soins humains

La nouvelle méthode peut également être utilisée pour améliorer l’élevage, permettant une surveillance 24 heures sur 24 pour identifier automatiquement les comportements anormaux. En détectant très tôt les interactions sociales défavorables ou l’apparition d’une maladie, les soigneurs peuvent réagir rapidement pour améliorer les conditions des animaux dont ils ont la garde.

Les chercheurs de l’ETH collaborent également actuellement avec le zoo de Zurich, qui souhaite encore améliorer son élevage et mener des recherches comportementales automatisées. Par exemple, dans une étude récemment publiée examinant les modèles de comportement de sommeil des éléphants, les chercheurs du zoo ont dû annoter manuellement les enregistrements vidéo nocturnes. Ils espèrent que la nouvelle méthode leur permettra d’automatiser et d’améliorer ces découvertes à l’avenir.

Enfin, la méthode est utilisée en recherche fondamentale dans les domaines de la biologie, de la neurobiologie et de la médecine. “Notre méthode peut reconnaître même des changements de comportement subtils ou rares chez les animaux de recherche, tels que des signes de stress, d’anxiété ou d’inconfort”, explique Yanik. “Par conséquent, cela peut non seulement aider à améliorer la qualité des études sur les animaux, mais aussi à réduire le nombre d’animaux et la pression exercée sur eux.” Le professeur de l’ETH Zurich prévoit d’utiliser lui-même la méthode dans le cadre de ses recherches neurobiologiques dans le domaine de l’apprentissage par imitation.

L’étude est publiée dans Intelligence des machines naturelles.


L’intelligence artificielle utilisée pour reconnaître les comportements des primates dans la nature


Plus d’information:
Markus Marks et al, Identification basée sur l’apprentissage en profondeur, suivi, estimation de la pose et classification du comportement des primates et des souris en interaction dans des environnements complexes, Intelligence des machines naturelles (2022). DOI : 10.1038/s42256-022-00477-5

Citation: Automated analysis of animal behavior through AI (2022, 25 avril) récupéré le 25 avril 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-04-automated-analysis-animal-behavior-ai.html

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