Le comportement animal est l’un des phénomènes naturels les plus fascinants et les plus complexes. Il englobe un large éventail d’activités, de la migration et de la communication à l’apprentissage social et à la coopération.
Comprendre comment les animaux se comportent et pourquoi ils le font est crucial à des fins de conservation, de gestion et d’éducation.
Cependant, étudier le comportement animal n’est pas une tâche facile. Cela nécessite de collecter de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que des traceurs GPS, des caméras, des capteurs et des enquêtes.
Cela implique également d'analyser et d'interpréter ces données à l'aide de méthodes et d'outils sophistiqués, tels que l'apprentissage automatique, l'analyse de réseau et les modèles de simulation.
Une nouvelle frontière de la biologie computationnelle
C'est là qu'intervient la science des données. La science des données est le domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l'informatique et les connaissances du domaine pour extraire des informations à partir des données.
La science des données peut aider les chercheurs en comportement animal à gérer, traiter et visualiser leurs données de manière plus efficace et efficiente. Cela peut également les aider à découvrir de nouveaux modèles, à tester des hypothèses et à générer des prédictions.
L'une des pionnières de la science des données dans la recherche sur le comportement animal est Ellen Aikens, membre conjointe du corps professoral de la Haub School of Environment and Natural Resources de l'Université du Wyoming.
Aikens applique des techniques de science des données pour étudier divers aspects du comportement animal, tels que la migration, les réseaux sociaux et la personnalité.
Une étude révolutionnaire sur la migration animale
L'une des contributions les plus remarquables d'Aikens est sa participation à une étude collaborative menée par des scientifiques de l'Université du Wyoming et de l'Université de Constance, publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences en mars 2024. L'étude a révélé comment les animaux migrateurs apprennent à partir de leurs expériences et affiner leurs comportements au fil du temps.
L'étude s'est concentrée sur trois espèces d'animaux migrateurs : le wapiti, le cerf mulet et l'orignal. Les chercheurs ont suivi les mouvements de ces animaux à l’aide de colliers GPS et ont analysé leurs données à l’aide d’un nouveau cadre informatique intégrant la génétique, le comportement social et l’apprentissage expérientiel.
Les résultats ont montré que si la génétique et le comportement social jouent un rôle important dans la formation des mouvements migratoires, l’expérience individuelle a également un impact significatif.
À mesure que les animaux vieillissent, ils apprennent de leurs succès et échecs passés et adaptent leur comportement en conséquence. Ce processus d'apprentissage expérientiel les aide à optimiser leurs stratégies de migration et à augmenter leurs chances de survie et de reproduction.
L’étude a également mis en évidence la diversité et la complexité de la migration animale, car chaque animal a sa propre histoire migratoire et son propre comportement.
Les chercheurs ont fait valoir que cette diversité et cette complexité devraient être prises en compte lors de la conception et de la mise en œuvre de politiques de conservation et de gestion des animaux migrateurs.
L’étude a été saluée comme une avancée majeure dans le domaine du comportement animal, car elle a démontré la puissance et le potentiel de la science des données pour percer les mystères de la migration animale.
Il a également mis en évidence l’importance de la collaboration interdisciplinaire et de l’innovation pour faire progresser les connaissances scientifiques et relever les défis mondiaux.
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