Can we learn to talk to sperm whales? | David Gruber | TED

76,581 views ・ 2021-04-28

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: eric vautier Relecteur: Claire Ghyselen
00:12
You are about to hear the sounds of the largest-toothed predator
0
12375
3309
Vous êtes sur le point d’entendre le plus grand prédateur à dents
00:15
on the planet:
1
15708
1268
de la planète :
un animal plus grand qu’un bus
00:17
an animal bigger than a school bus
2
17000
2351
00:19
with perhaps the most sophisticated form of communication
3
19375
3059
avec peut-être la forme de communication la plus sophistiquée
00:22
that has ever existed.
4
22458
2310
qui ait jamais existé.
00:24
(Video: whale clicking)
5
24792
6000
(Vidéo : Clics de cachalot)
00:43
These are the sounds of the mighty sperm whale,
6
43833
2518
Ce sont les sons du cachalot,
00:46
a fellow mammal that can dive almost a mile,
7
46375
2893
un mammifère qui plonge à plus de mille mètres,
00:49
hold its breath for more than an hour
8
49292
2267
reste en apnée pendant plus d’une heure,
00:51
and lives in these amazingly complex, matriarchal societies.
9
51583
3851
et vit dans des sociétés matriarcales étonnamment complexes.
00:55
These clicks you heard,
10
55458
1310
On appelle ces clics des codas.
00:56
called codas,
11
56792
1267
Ils ne sont qu’une partie de ce qu’on connaît de leur communication.
00:58
are just a facet of what we know of their communication.
12
58083
3101
01:01
We know these animals are communicating,
13
61208
2393
On sait que ses animaux communiquent,
01:03
we just don't yet know what they're saying.
14
63625
2976
mais on ne sait pas encore ce qu’ils disent.
01:06
Project CETI aims to find out.
15
66625
2268
Le projet CETI travaille à le découvrir.
01:08
Over the next five years,
16
68917
1559
Dans les cinq prochaines années,
01:10
our team of AI specialists,
17
70500
1684
notre équipe de spécialistes d’IA,
01:12
roboticists, linguists
18
72208
1768
roboticiens, linguistes
et biologistes marins
01:14
and marine biologists
19
74000
1434
01:15
aim to use the most cutting-edge technologies
20
75458
2310
vont utiliser des technologies de pointe
01:17
to make contact with another species,
21
77792
1892
pour entrer en contact avec d’autres espèces,
01:19
and hopefully communicate back.
22
79708
3476
en espérant communiquer avec elles.
01:23
We believe that by listening deeply to nature,
23
83208
2518
On croit qu’en écoutant attentivement la nature,
01:25
we can change our perspective of ourselves
24
85750
2476
on peut changer notre perspective de nous-mêmes
01:28
and reshape our relationship with all life on this planet.
25
88250
5059
et redéfinir notre relation avec tout le vivant.
01:33
This of course seems like an impossible goal.
26
93333
3393
Cela semble bien sûr un but impossible.
01:36
People have been trying to make contact with other animals
27
96750
2768
Les gens essaient de communiquer avec les autres animaux depuis des siècles.
01:39
for hundreds of years.
28
99542
1309
01:40
How could we do what others could not,
29
100875
2393
Comment pourrions-nous y arriver,
01:43
especially given that I'm sitting here on my couch in New York City
30
103292
4142
surtout en restant assis dans mon canapé à New York
01:47
in the middle of a pandemic and protests?
31
107458
2476
au milieu d’une pandémie et de manifestations ?
01:49
I've spent the last 20 years as a marine biologist and oceanographer,
32
109958
3810
J’ai passé les 20 dernières années comme biologiste marin et océanographe,
01:53
studying the ocean from all different perspectives,
33
113792
3059
à étudier l’océan sous tous les angles,
01:56
from microbes to sharks.
34
116875
1851
des microbes aux requins.
01:58
I've assembled interdisciplinary teams
35
118750
1893
J’ai monté l’équipe multidisciplinaire qui a construit la 1e caméra « œil de requin »
02:00
that have built the first shark-eye camera
36
120667
2142
02:02
to see the world from a shark's perspective,
37
122833
2226
pour voir le monde comme un requin le voit,
02:05
and have collaborated with engineers
38
125083
1851
et collaboré avec des ingénieurs
02:06
to design robots so gentle that they don't even stress a jellyfish.
39
126958
4893
pour concevoir des robots si doux qu’ils attrapent une méduse sans la blesser.
02:11
But it wasn't until 2018
40
131875
2143
Mais ce n’est qu’en 2018,
02:14
when I was on fellowship
41
134042
1309
quand je travaillais
02:15
at the Radcliffe Institute for Advanced Study
42
135375
2434
à l’institut Radcliffe d’études avancées,
02:17
that I realized that perhaps the best way to understand the ocean
43
137833
3060
que j’ai réalisé que la meilleure façon de comprendre l’océan
02:20
and its inhabitants
44
140917
1267
et ses habitants
n’était pas en voyant le monde à travers leurs yeux
02:22
wasn't just by seeing the world through their eyes,
45
142208
3101
02:25
but by listening --
46
145333
1310
mais en écoutant -
02:26
by really, deeply listening.
47
146667
2142
en écoutant vraiment, intensément.
02:28
I became interested in sperm whales when I heard their sounds.
48
148833
3060
Je me suis intéressé aux cachalots quand je les ai entendus.
02:31
They sounded like they were coming from another universe;
49
151917
2726
Leurs sons semblaient venir d’un autre univers :
02:34
a siren song being broadcast from the darkest reaches of the sea.
50
154667
4434
un chant de sirène venant des confins les plus sombres de la mer.
02:39
These weren't the typical harmonious whale songs
51
159125
3393
Ce n’étaient pas les chants harmonieux des baleines
02:42
that I had been accustomed to.
52
162542
1559
auxquels j’étais habitué.
02:44
These sounded more like digital data transfer.
53
164125
3268
Ils ressemblaient plus à des transferts de données.
02:47
We assembled the future Project CETI team
54
167417
2434
Nous avons réuni l’équipe du projet CETI
02:49
and began discussing how to use the most advanced technologies
55
169875
3351
et discuté de la façon d’utiliser les technologies les plus avancées
02:53
to communicate with whales.
56
173250
2101
pour communiquer avec les baleines.
02:55
One of the principal conclusions
57
175375
1559
Une des principales conclusions
02:56
was that machine learning had a really good chance
58
176958
2685
fut que l’apprentissage automatique avait de fortes chances
02:59
of understanding the patterns of sperm whale communication.
59
179667
2934
de comprendre les modèles de communication du cachalot.
03:02
And the time to apply these technologies was now.
60
182625
3684
Et c’était le moment de l’appliquer.
03:06
Cracking the interspecies communication code
61
186333
2726
Trouver la clef de la communication inter-espèces
03:09
didn't just seem possible,
62
189083
3018
n’était pas seulement possible,
03:12
it almost seemed inevitable.
63
192125
2268
mais presque inévitable.
03:14
But how can analyzing patterns help us converse with whales
64
194417
2851
Mais comment cela pouvait-il nous aider à converser avec les cachalots ?
03:17
and other animals?
65
197292
1267
03:18
Well, step one is to understand the elements of sperm whale communication.
66
198583
4393
La première étape est de comprendre leurs éléments de communication.
03:23
These codas you heard don't appear to be sentences as we know them,
67
203000
4059
Les codas qu’on a entendus ne sont pas des phrases telles qu’on les connaît,
03:27
but there's clear structure in how these animals communicate.
68
207083
2935
mais il y a une structure claire dans leur communication.
Les cachalots s’envoient des codas les uns aux autres, par séquences,
03:30
Sperm whales send codas back and forth to each other
69
210042
2934
03:33
in sequences,
70
213000
1309
03:34
and there are regional dialects like British and Australian accents.
71
214333
3976
avec des dialectes régionaux, comme les accents britanniques et australiens.
03:38
This is exactly why machine learning is such a powerful tool.
72
218333
3768
Voilà pourquoi l’apprentissage automatique est un outil si puissant.
03:42
These approaches analyze patterns in relationship and map meaning to them.
73
222125
4018
Ces approches déterminent les modèles en relation et y associent le sens.
03:46
Just a few years ago, scientists used machine learning
74
226167
2767
Récemment, les scientifiques ont utilisé ces technologies
03:48
to translate between two totally unknown human languages.
75
228958
3810
pour traduire l’une dans l’autre deux langues humaines totalement inconnues.
03:52
Not by using a Rosetta Stone or a dictionary,
76
232792
2767
Pas en utilisant une pierre de Rosette ou un dictionnaire,
03:55
but by mapping them on patterns in higher-dimensional space.
77
235583
4435
mais en les raccrochant à des modèles dans un espace de dimensions supérieures.
04:00
But for machine learning to work effectively,
78
240042
2267
Pour bien travailler, l’apprentissage automatique a besoin de données -
04:02
it needs data --
79
242333
1310
04:03
it needs lots and lots of data.
80
243667
2767
de vraiment beaucoup de données.
04:06
In the past half-century,
81
246458
1726
Ces 50 dernières années,
04:08
marine researchers have painstakingly collected
82
248208
3476
les chercheurs marins ont recueilli minutieusement
04:11
and hand annotated just a few thousand sperm whale vocalizations,
83
251708
4601
et annoté à la main juste quelques milliers de vocalisations de cachalots,
04:16
but in order to learn sperm whale communication,
84
256333
2310
mais pour apprendre comment ils communiquent,
04:18
we'll need to collect millions,
85
258667
2392
nous aurons besoin de collecter des millions,
04:21
if not tens of millions
86
261083
1976
voire des dizaines de millions,
04:23
of carefully annotated sperm whale vocalizations
87
263083
2893
de vocalisations du cachalot soigneusement annotées
04:26
correlated with behaviors.
88
266000
1893
et corrélées avec les comportements.
04:27
We'll do it with noninvasive, autonomous, free-swimming robots,
89
267917
3142
Nous le ferons avec des robots nageurs autonomes, non invasifs,
04:31
aerial-aquatic drones,
90
271083
1685
des drones aéro-aquatiques,
04:32
bottom-mounted hydrophone arrays
91
272792
1601
des réseaux d’hydrophones fixés au fond marin, etc.
04:34
and more.
92
274417
1267
04:35
We'll work with our close partners at the Dominica Sperm Whale Project
93
275708
3351
On travaillera avec nos amis du Projet Cachalot de la Dominique
pour couvrir une superficie de 20 km²
04:39
to cover a 20-square-kilometer area
94
279083
2101
04:41
that is frequented by over 25 well-known families of sperm whales.
95
281208
4560
fréquentée par plus de 25 familles identifiées de cachalots.
04:45
We're going to put specific focus on the interactions of mothers and calfs,
96
285792
4642
On va se focaliser sur les interactions entre les mères et les petits
04:50
training our machine learning algorithms
97
290458
2185
et former nos algorithmes
04:52
to learn whale language from the bottom up.
98
292667
2601
à apprendre leur langage en partant de ces échanges.
04:55
All this data we'll have sent through a pipeline
99
295292
2309
Toutes ces données seront remontées
04:57
and analyzed by the Project CETI translation team.
100
297625
2434
et analysées par l’équipe de traducteurs.
05:00
The raw audio and context data will go through our machine learning engine
101
300083
3976
Les données audio et de contexte passeront dans le moteur d’IA
05:04
where it's going to be first sorted by structure.
102
304083
2351
où elles seront triées par structure.
05:06
The linguistics team will then search for things like syntax
103
306458
2893
Les linguistes chercheront alors une syntaxe
et un déroulement temporel.
05:09
and time displacement.
104
309375
1268
05:10
For example,
105
310667
1267
Par exemple,
05:11
if we find an event where a whale was talking about something yesterday,
106
311958
3810
si nous trouvons un cas où un cachalot se référait au passé,
05:15
that alone would be a major finding,
107
315792
2142
ce serait donc une découverte majeure,
05:17
something that has thus far only been shown in humans.
108
317958
3268
quelque chose qui, jusqu’ici, n’a été montré que chez les humains.
05:21
And once we've really mastered listening,
109
321250
2309
Une fois que nous aurons compris ce qu’ils disent,
05:23
we're going to try really carefully to talk back
110
323583
3226
nous essaierons très soigneusement de répondre,
05:26
even on the most simplistic level.
111
326833
2185
même à un niveau des plus simplistes.
05:29
Finally, Project CETI will build an open-source platform
112
329042
2726
Enfin, nous créerons une plateforme en accès libre
05:31
where we will make our data sets available to the public,
113
331792
2809
où nous mettrons nos données à la disposition du public,
05:34
encouraging the global community
114
334625
2059
encourageant ainsi la communauté mondiale
05:36
to come along on this journey for understanding.
115
336708
2393
à nous accompagner sur le chemin de la compréhension.
05:39
These animals could be the most intelligent beings on this planet.
116
339125
4393
Ces animaux pourraient être les êtres les plus intelligents sur Terre.
05:43
They have a neocortex and spindle cells --
117
343542
2851
Ils possèdent un néocortex et des cellules fusiformes,
05:46
structure that in humans control our higher thoughts,
118
346417
3101
une structure qui chez les humains contrôle les pensées supérieures,
05:49
emotions, memory, language and love.
119
349542
3226
les émotions, la mémoire, le langage et l’amour.
05:52
And all the platforms that we develop can be cross-applied to other animals:
120
352792
3684
La plateforme que nous développons pourra être appliquée à d’autres animaux :
05:56
to elephants, birds,
121
356500
1601
éléphants, oiseaux,
05:58
primates, dolphins --
122
358125
1643
primates, dauphins,
05:59
essentially any animal.
123
359792
1517
n’importe lesquels.
06:01
In the late 1960s,
124
361333
1643
À la fin des années 60,
un membre de l’équipe, Roger Payne, avait découvert que les baleines chantaient.
06:03
our team member, Roger Payne, discovered that whales sing.
125
363000
3976
(Chant de baleine)
06:07
(Recording: whale singing)
126
367000
1268
06:08
A finding that sparked the Save the Whales movement
127
368292
2642
Cette découverte a lancé le mouvement « Sauvez les baleines »,
06:10
led to the end of large-scale whaling
128
370958
2643
conduit à la fin de la chasse à la baleine
06:13
and prevented several whale species from extinction
129
373625
3476
et empêché l’extinction de plusieurs espèces de baleines,
06:17
just by showing that whales sing.
130
377125
3143
simplement en montrant que les baleines chantaient.
06:20
Imagine if we could understand what they're saying.
131
380292
2476
Imaginez que nous puissions comprendre leur langage.
06:22
Now is the time to open this larger dialogue.
132
382792
3642
L’heure est venue d’ouvrir ce dialogue.
06:26
Now is the time to listen deeply
133
386458
2643
Il est temps d’écouter attentivement
06:29
and show these magical animals,
134
389125
1893
et de montrer à ces animaux magiques,
06:31
and each other,
135
391042
1851
et à chacun d’entre nous,
06:32
newfound respect.
136
392917
1375
un nouveau respect.
06:35
Thank you.
137
395417
1250
Merci.
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