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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[1],[2], 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[3].

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Dans la tête du cachalot, les organes situés au-dessus de la mâchoire sont dédiés à la génération du son (clics et infrasons notamment)
La Dominique est un État insulaire de la mer des Caraïbes orientales, situé entre la Guadeloupe et la Martinique.

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 ale 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 200dB ; 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 IA.

Mission

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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[4] Le projet prévoit 3 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[4].

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'IA. 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[5].

Faisabilité

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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[5].

L'IA 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)[6].
  • 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'IA 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[7], 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[5]. 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'IA 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[5].

Découvertes

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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[8] ;
  • 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 »)[8]. 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[8].

Gouvernance

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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[9].

Dénomination

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Son nom, Cetacean Translation Initiative, est une référence à l' Institut SETI [10].

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

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Des chercheurs listent plusieurs risques préoccupants, dont l'anthropomorphisme, le respect de la vie privée des baleines, les possibles atteintes à leur culture[11] ou à leur bien-être émotionnel, ainsi que la tentation de voir la technologie comme une solution simple à des problèmes complexes[5].

Selon eux, utiliser l'IA 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[12],[5].

Objectifs à moyen et long termes

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La promesse de pouvoir « parler aux baleines » souvent évoqué par la presse n'est pas revendiquée par le CETI, et encore moins prospectivement datée[13], 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

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L'organisation a été sélectionnée comme projet TED Audacious[14]. .

Projets apparentés

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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[15].

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[15]. 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. [earthspecies.org]

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[16]. 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[17].

Notes et références

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  1. ↑ Craig Welch, « Groundbreaking effort launched to decode whale language » [archive du ], NGS, National Geographic Society, (consulté le )
  2. ↑ (en) Emily Anthes, « The Animal Translators », The New York Times,‎ (lire en ligne)
  3. ↑ Alice Chavarot, « Advances in AI-Assisted Decoding of Sperm Whale Vocalisations and Their Implications for Animal Communication », Ajosr, {{Article}} : paramètre « date » manquant, p. 678–686 (DOI 10.70251/HYJR2348.43678686, lire en ligne, consulté le ).
  4. 1 2 « Project CETI Home », sur www.projectceti.org (consulté le )
  5. 1 2 3 4 5 6 (en) Mark Ryan et Leonie N. Bossert, « Dr. Doolittle uses AI: Ethical challenges of trying to speak whale », Biological conservation, vol. 295,‎ , p. 110648 (DOI 10.1016/j.biocon.2024.110648, lire en ligne, consulté le )?
  6. ↑ Guy Gubnitky et Roee Diamant, « Detecting the Presence of Sperm Whales' Echolocation Clicks in Noisy Environments », IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 32,‎ , p. 2050–2061 (ISSN 2329-9290 et 2329-9304, DOI 10.1109/TASLP.2024.3379899, lire en ligne, consulté le ).
  7. ↑ (en) Yaakov Buchris, Yaniv Aluma et Roee Diamant, « Source localization in the presence of depth-varying sound speed: A test case for sperm whales », Applied Acoustics, vol. 240,‎ , p. 110911 (DOI 10.1016/j.apacoust.2025.110911, lire en ligne, consulté le )
  8. 1 2 3 (en) Neil Savage, « Can AI Talk to the Animals? », Communications of the ACM, vol. 68, no 11,‎ , p. 13–15 (ISSN 0001-0782 et 1557-7317, DOI 10.1145/3760241)
  9. ↑ (en) Jacob Andreas, Gašper Beguš, Michael M. Bronstein et Roee Diamant, « Toward understanding the communication in sperm whales », iScience, vol. 25, no 6,‎ , p. 104393 (PMID 35663036, PMCID 9160774, DOI 10.1016/j.isci.2022.104393, lire en ligne, consulté le )
  10. ↑ (en-US) Elizabeth Kolbert, « Can We Talk to Whales? », The New Yorker,‎ (ISSN 0028-792X, lire en ligne, consulté le )
  11. ↑ (en) Hal Whitehead et Luke Rendell, The Cultural Lives of Whales and Dolphins, University of Chicago Press (lire en ligne)
  12. ↑ Ahmet Küçükuncular, « Ethical implications of AI-mediated interspecies communication », Springer Link, vol. 5, no 6,‎ , p. 6379–6391 (ISSN 2730-5961, DOI 10.1007/s43681-025-00828-z)
  13. ↑ (en) Ahmet Küçükuncular, « Correction: Ethical implications of AI-mediated interspecies communication », IA and Ethics, vol. 5, no 6,‎ , p. 6393–6393 (ISSN 2730-5953 et 2730-5961, DOI 10.1007/s43681-025-00835-0, lire en ligne, consulté le ).
  14. ↑ (en) « Project CETI | The Audacious Project », sur audaciousproject.org (consulté le )
  15. 1 2 (en-US) « What We Do », sur Earth Species Project, (consulté le )
  16. ↑ (en) Jacob Andreas, Gašper Beguš, Michael M. Bronstein et Roee Diamant, « Toward undePerspectiverstanding the communication in sperm whales », CrossRef, vol. 25, no 6,‎ , p. 104393 (PMID 35663036, PMCID 9160774, DOI 10.1016/j.isci.2022.104393, lire en ligne, consulté le )
  17. ↑ (en) Denise L Herzing, « Profiling nonhuman intelligence: An exercise in developing unbiased tools for describing other “types” of intelligence on earth », CrossRef, vol. 94, no 2,‎ , p. 676–680 (DOI 10.1016/j.actaastro.2013.08.007, lire en ligne, consulté le )

Voir aussi

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Articles connexes

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Bibliograhie

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