Une IA qui écoute les mouvements comme on lit des phrases
Des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) ont mis au point un modèle d’intelligence artificielle baptisé BehaVERT. Au lieu d’analyser chaque geste de la souris isolément, l’algorithme considère chaque déplacement comme un « mot » d’une langue inconnue. En regroupant ces mots dans l’ordre, il reconstitue des phrases qui traduisent le comportement global de l’animal.
Tokenisation des parties du corps et construction d’une langue animale
Les scientifiques ont d’abord découpé le corps du rongeur – nez, oreilles, colonne, pattes et queue – en une série de coordonnées précises. Chaque position a été transformée en un petit fragment d’information, appelé « token ». L’ensemble de ces tokens forme alors une séquence comparable à une phrase, que le réseau de neurones apprend à reconnaître et à interpréter.
Des performances surprenantes sans supervision biologique
Le modèle a été testé sur cinq jeux de données internationaux couvrant des interactions sociales, des mouvements en trois dimensions et des comportements liés à l’autisme. Sans aucune indication préalable sur les caractéristiques biologiques à observer, BehaVERT a su distinguer avec précision les souris présentant des signes autistiques de celles du groupe témoin. Mieux encore, il a fourni des explications sur les motifs qui l’ont conduit à chaque classification, offrant ainsi une transparence rare dans le domaine.
Pourquoi cette approche change la donne
Les outils classiques se contentent souvent de fournir une réponse binaire, alors que BehaVERT explique le « pourquoi » de son jugement. Cette capacité d’interprétation ouvre la porte à une utilisation plus fiable dans la recherche pharmaceutique, la psychiatrie, la génétique comportementale et d’autres disciplines qui s’appuient sur l’étude du comportement animal.
Une structure linguistique cachée dans le comportement?
Les auteurs suggèrent que certains comportements possèdent une structure sous‑jacente similaire à une langue : le même geste peut revêtir des significations différentes selon le contexte qui l’entoure. En décodant ces variations contextuelles, l’IA pourrait révéler des nuances que l’observation humaine manque habituellement, réduisant ainsi le temps consacré au visionnage manuel des enregistrements vidéo.
En somme, BehaVERT propose une méthode plus rapide, cohérente et explicable pour analyser les mouvements des animaux, avec le potentiel d’identifier tôt des altérations subtiles du comportement. Si le modèle continue de s’améliorer, il pourrait devenir un instrument indispensable pour les chercheurs qui cherchent à percer les mystères du cerveau et du comportement.
Source: https://scientias.nl/dit-ai-model-kijkt-naar-muizengedrag-zoals-taalmodellen-naar-zinnen-kijken/
