Après l’Homme et le singe, les perroquets sont les seuls animaux capables de comprendre les probabilités (et de les utiliser)

perroquet jetons
| Amalia Bastos
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L’inférence statistique désigne le fait de jauger des probabilités et de prendre une décision en conséquence en se basant sur des données disponibles. Jusqu’à présent, seuls l’Homme et les grands singes ont montré une capacité à comprendre et manipuler les probabilités. Mais récemment, une équipe de chercheurs a ajouté à la liste une autre espèce capable d’en faire autant : les perroquets.

Des tests sur six perroquets kéa (Nestor notabilis) ont montré qu’ils étaient capables de comprendre et gérer les probabilités dans une variété de scénarios qui ont déjà été testés sur des humains et des singes. Les résultats ont d’importantes implications — de la compréhension de la façon dont l’esprit des non-primates fonctionne, au développement de systèmes d’intelligence artificielle plus réalistes et plus détaillés. L’étude a été publiée dans la revue Nature Communications.

En particulier, le résultat permet de savoir si les cerveaux humains et non humains ont tendance à développer des sections spécifiques pour des tâches spécifiques (spécifiques au domaine), ou à adapter le même type de processus cognitifs pour n’importe quelle tâche requise (domaine général).

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« Nos résultats montrent que le kéa présente trois signatures d’inférence statistique, et peut donc intégrer les connaissances dans différents domaines cognitifs pour ajuster de manière flexible leurs prédictions d’événements d’échantillonnage. Ce résultat fournit la preuve qu’une véritable inférence statistique se trouve en dehors des grands singes, et que des aspects de la pensée générale peuvent évoluer de manière convergente dans des cerveaux avec une structure très différente de celle des primates », écrivent les chercheur.

Perroquets : une véritable capacité à comprendre et utiliser les probabilités

Trois expériences ont constitué l’étude. Six kéa — Blofeld, Bruce, Loki, Neo, Plankton et Taz — ont d’abord été entraînés pour associer la couleur noire avec une récompense, et la couleur orange sans récompense. Après avoir rempli des pots transparents avec différents niveaux de jetons noirs et orange, les chercheurs choisissaient des jetons dans un ou deux pots devant le perroquet, dissimulant la couleur du jeton et laissant les perroquets faire un choix (d’une main fermée).

jetons pots
Proportions de jetons noirs et oranges placés dans les pots durant les différentes expériences. Crédits : Amalia P. M. Bastos & Alex H. Taylor

Le kéa a montré une préférence pour le choix d’une main qui détenait un jeton choisi dans le pot avec la plus grande proportion de jetons noirs : d’où la probabilité la plus élevée d’obtenir une récompense. Les oiseaux n’étaient pas aussi influencés par les pots qui avaient le plus de jetons noirs ou le moins de jetons orange au total — seulement les pots qui avaient plus de jetons noirs par rapport au nombre de jetons orange.

Lorsque des cloisons physiques ont été placées dans les bocaux, modifiant la fraction des jetons noirs accessibles, les perroquets ont modifié leur comportement en conséquence. Enfin, les oiseaux ont également montré une tendance à favoriser les expérimentateurs humains qui leur avaient déjà donné des jetons noirs lors des tests précédents.

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Mieux comprendre les processus cérébraux derrière l’inférence statistique

Tous ces résultats expérimentaux montrent les processus cognitifs complexes de l’inférence statistique en action. Des expériences similaires ont été faites sur des nourrissons humains et de grands singes dans le passé, et les résultats indiquent que les perroquets ont le même type de facultés mentales.

Plus de travail est nécessaire pour comprendre comment le cerveau animal traite ces probabilités, mais étant donné que nous avons partagé un ancêtre commun avec les oiseaux il y a environ 312 millions d’années, la capacité a peut-être évolué plus d’une fois.

« Cela a des implications importantes non seulement pour notre compréhension de l’évolution de l’intelligence, mais aussi pour la recherche axée sur la façon de créer des processus de pensée générale artificiels », concluent les chercheurs.

Sources : Nature Communications

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