ETH Zurich

Peut-on entendre ce que ressent un porc ?

Les humains et l’intelligence artificielle (IA) identifient des motifs acoustiques récurrents dans les vocalisations des porcs, particulièrement lors de situations de détresse aiguë. Mais une vocalisation isolée révèle rarement le contexte précis dans lequel elle a été produite, ni l’état affectif positif ou négatif de l’animal.

Les recherches sur le bien-être animal explorent de plus en plus l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour analyser les vocalisations des porcs. Une approche courante consiste à classer les enregistrements comme positifs ou négatifs selon le contexte dans lequel ils ont été obtenus. Ainsi, les vocalisations enregistrées lors de la castration sont généralement considérées comme négatives, tandis que celles enregistrées pendant la tétée sont considérées comme positives. Les systèmes d’IA peuvent distinguer ces catégories avec succès. Toutefois, une question essentielle demeure : détectent-ils réellement des états affectifs, des caractéristiques acoustiques générales ou simplement les catégories contextuelles utilisées pour leur apprentissage ?

Nous avons étudié ce que les humains entendent sans autre information contextuelle. Pour cela, nous avons utilisé plus de 2 000 extraits d’une base en ligne de vocalisations porcines dont le contexte était connu. Les participants ne voyaient aucune vidéo et ignoraient où et quand les sons avaient été enregistrés. Dans une première expérience, 224 participants ont regroupé 40 extraits selon ce qu’ils y entendaient et nommé eux-mêmes les groupes. Dans une seconde expérience, 159 participants ont attribué 25 extraits à l’un des 18 contextes possibles, avec l’option supplémentaire « aucune idée », puis les ont évalués de très négatif à très positif. Nous avons comparé leurs classifications à la structure acoustique apprise par un réseau neuronal à partir de spectrogrammes.

Les humains et l’IA détectent des structures similaires

Les participants n’ont pas regroupé les vocalisations au hasard. Une structure acoustique reproductible est apparue, presque identique chez les personnes avec ou sans expérience avec des porcs. L’expertise influençait surtout les mots employés : les éleveurs choisissaient davantage de descriptions propres aux porcs, tandis que les termes liés aux émotions restaient rares. Seul environ un nom de groupe sur cinq évoquait un ressenti.

Les regroupements réalisés par les participants correspondaient aussi étroitement à la structure trouvée par le réseau neuronal.  Les vocalisations des porcs contiennent donc une information acoustique réelle et reproductible, détectable par les humains comme par les ordinateurs. Cependant, ces regroupements ne renseignent pas sur leurs significations biologiques.

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La signification exacte reste difficile à identifier

Parmi 18 contextes, seuls 8,0 % des choix étaient corrects, contre 5,6 % attendus au hasard. Lorsque les réponses neutres étaient exclues, 60,1% des jugements « positifs » ou « négatifs » correspondaient à la catégorie attribuée au contexte. Cette concordance était toutefois surtout observée pour des situations très négatives, comme la castration, la contention et les combats. Après retrait de ces situations extrêmes, la concordance avec les catégories positives et négatives a disparu. Les vocalisations d’une case enrichie avec de la paille et d’une case non enrichie avec un sol en béton étaient regroupées de manière similaire ; la seconde était même jugée légèrement plus positive en moyenne. Cette étude a donc mis en évidence une structure dans les vocalisations, mais celle-ci ne permettait pas de prédire avec fiabilité leur contexte d’origine ni leur caractère positif ou négatif présumé.

Conclusions et recommandations

  • La surveillance acoustique est surtout prometteuse pour les situations d’urgence : cris d’alarme, agressions, porcelets coincés sous la truie ou problèmes de santé.
  • Pour une utilisation pratique en élevage, les profils bioacoustiques doivent être convertis en signaux fiables et exploitables, indiquant quand une intervention est justifiée, sans déclencher une alerte en permanence à chaque cri de détresse détecté.
  • Pour évaluer correctement le bien-être, il est nécessaire de prendre en compte plusieurs indicateurs : le son mais aussi le comportement, la santé, la physiologie et les conditions d’élevage.

L’IA peut devenir une paire d’oreilles supplémentaire, mais détecter une alarme ne revient pas à mesurer ce que ressent un porc. Tout indicateur acoustique doit ainsi être validé par des données indépendantes.

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