Péter Pongraacz et Csaba Molnar, de l’Université Eotvos Lorand de Budapest, ont demandé à des enfants de 6, 8 et 10 ans, ainsi qu’à des adultes, d’écouter des aboiements de chiens enregistrés dans diverses circonstances – avertissement lors de l’arrivée d’un intrus, épisode de jeu, appel de solitude, etc. sans leur dire toutefois à quelle circonstance chaque aboiement correspondait. Puis ils leur ont fait associer ces cris canins à des images montrant des mimiques faciales (humaines) correspondantes.Résultats : les enfants, surtout ceux de 10 ans, se sont montrés plus performants que les adultes à ce petit jeu et ont attribué aux aboiements des mimiques faciales qui correspondaient davantage aux émotions exprimés par les chiens. "Ceci montre que la capacité de compréhension des états émotionnels basiques des chiens à partir de signaux acoustiques est présente chez les humains à partir d'un très jeune âge", soulignent les auteurs.
Mais pour en savoir plus, les chercheurs ont également réalisé une autre expérience : soumettre au même exercice un algorithme informatique, avec 6.000 aboiements issus de 14 chiens différents dans 6 circonstances possibles : alerte, bagarre, promenade, solitude, jeu avec une balle, autre jeu. La machine a ainsi obtenu 43% de réussite (préférentiellement avec les sons ‘alerte’ et ‘bagarre’), ce qui suggère une différence acoustique objective entre les différents signaux. Enfin, s’agissant simplement de distinguer et reconnaître la voix de chaque chien, l’ordinateur a obtenu le score honorable de 52%, alors que les humains sont pratiquement incapables de le faire.
"L'utilisation d'algorithmes élaborés pour classer et analyser des sons d'animaux ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension de la communication animale. Les résultats prometteurs obtenus suggèrent fortement que ces méthodes informatiques de pointe méritent d'être considérées comme un nouvel outil pertinent pour l'étude du comportement animal", concluent les auteurs.
