Alors que le crépuscule commence à masquer les prairies du Maasai Mara du sud-ouest du Kenya, une hyène tachetée se glisse sous le parapluie ligneux qu’est l’acacia.
Le carnivore s’arrête, ses oreilles arrondies se dressant vers l’avant alors qu’un faible son navigue, une missive aéroportée parcourant trois milles à 767 milles à l’heure. Encore, puis encore. « Whhhhhooo-OOOppp! » Le voilà… l’appel d’une autre hyène tachetée, répété assez rapidement pour mériter l’attention. Un avertissement de lions dans la région, peut-être, ou d’un clan d’hyènes empiétant sur le territoire d’un autre.
Aider ou ne pas aider ? Avec tant de terrain à couvrir et tant de périls potentiels au-delà, la réponse pourrait dépendre de qui, exactement, se trouve à l’autre bout de l’appel interurbain. Pour les hyènes tachetées, l’identification n’est donc pas un sujet de plaisanterie. Mais c’est une coqueluche, selon une nouvelle étude de Kenna Lehmann et ses collègues de l’Université du Nebraska-Lincoln.
En appliquant l’apprentissage automatique aux clips audio collectés sur le terrain, l’équipe a conclu que les cris d’hyène présentent des signatures uniques aux individus, une forme d’identification de l’appelant suffisamment distincte pour que les hyènes puissent probablement les distinguer les unes des autres. Pour la première fois, les chercheurs ont également réussi à quantifier dans quelle mesure la répétition d’un appel, comme le font les hyènes tachetées, pourrait améliorer les chances d’être identifié.
Le fait que les clans d’hyènes tachetées soient construits sur des hiérarchies de rang social, mais se composent de plusieurs familles qui se réunissent régulièrement et se dispersent à travers la savane, rend l’identité individuelle particulièrement importante.
« Les hyènes ne traitent pas tous les membres du clan de la même manière, donc si elles décident de se présenter et d’aider quelqu’un, elles veulent savoir qui elles se présentent pour aider », a déclaré Lehmann, chercheur postdoctoral au Nebraska. .
Un exemple des sons d’hyène étudiés peut être entendu ici sur SoundCloud.
Dans sa recherche de signatures vocales, l’équipe s’est tournée vers ce que l’on appelle un modèle de forêt aléatoire. Les chercheurs ont d’abord formé le modèle en lui fournissant les identités de chaque hyène qu’ils avaient enregistrées, ainsi qu’un nombre considérable de traits acoustiques extraits de chacun de ses cris.
À partir de là, le modèle a utilisé une série, ou épisode, de whoops sélectionnés au hasard d’une hyène pour générer des arbres de décision. Chaque branche d’un arbre représentait un choix binaire dans un trait acoustique d’un lot également sélectionné au hasard. Le modèle peut commencer par diviser les cris d’hyène en fréquences plus élevées et plus basses, par exemple, puis diviser davantage ces groupements en, disons, appels plus longs ou plus courts, et ainsi de suite. En fin de compte, la pointe de chaque branche représentait un vote en faveur d’une hyène particulière.
Après avoir assemblé 500 de ces arbres de décision au hasard – une forêt aléatoire – le modèle a prédit l’identité d’un whoop donné en fonction de la hyène qui a reçu le plus de votes de ces 500 arbres. L’équipe a mis son modèle entraîné à l’épreuve en lui demandant d’identifier laquelle des 13 hyènes a produit un épisode de whoops sélectionné au hasard, puis a répété ce test 999 fois.
Le modèle a correctement associé un combat de whoop avec sa hyène environ 54% du temps, soit environ six fois plus souvent que ce à quoi on s’attendrait par hasard. Ce taux de réussite suggère qu’il y a suffisamment de variation dans les cris des différentes hyènes et suffisamment de cohérence dans les cris d’une seule hyène, pour que le modèle les distingue raisonnablement. Et si le modèle peut discerner ces différences, a déclaré Lehmann, il est raisonnable de supposer que les hyènes le peuvent aussi.
Trois traits des whoops semblaient particulièrement instructifs : la durée d’un appel, la fréquence la plus élevée de l’appel et la fréquence moyenne pendant la partie de l’appel dont la hauteur était la plus constante. Plus la disparité entre ces traits est grande, plus le modèle – et potentiellement, les hyènes elles-mêmes – serait susceptible de faire la distinction entre les sources des whoops respectifs.
Pourtant, 54% est bien en deçà de 100%, avant même de tenir compte des défis inhérents à la communication avec une autre hyène dans le Maasai Mara. D’une part, les clans d’hyènes tachetées peuvent atteindre plus de 125 membres, un nombre qui semble mettre à rude épreuve même les souvenirs les plus volumineux et hermétiques. Il y a aussi la possibilité que des nuances acoustiques se perdent dans la transmission, en particulier lorsque ces signaux parcourent plusieurs kilomètres avant d’atteindre des oreilles arrondies. Le vent, la pluie et d’autres appels d’animaux, quant à eux, peuvent introduire du bruit dans le signal.
« Il est entendu que l’un des moyens de faire passer votre message est de le répéter », a déclaré Lehmann, « surtout si vous êtes dans un environnement bruyant ou si vous communiquez sur de longues distances. »
Des recherches antérieures ont montré que les pingouins, par exemple, réitèrent leurs cris plus souvent lorsque le vent se lève. Et d’autres études ont trouvé des preuves que diverses espèces animales favorisent la répétition dans des circonstances bruyantes similaires. Mais pour autant que Lehmann et ses collègues aient pu le dire, aucun n’avait quantifié dans quelle mesure la répétition d’un cri d’animal pouvait réellement améliorer la transmission de l’information.
L’équipe a donc de nouveau eu recours à son modèle de forêt aléatoire. Lorsque le modèle a deviné l’identité d’une hyène sur la base d’un seul whoop, il a correctement identifié cette identité environ deux fois moins souvent que lorsqu’il avait reçu trois whoops. Cette précision a encore augmenté avec des appels supplémentaires, culminant à sept whoops.
« C’est comme obtenir un peu plus d’informations (à chaque fois) », a déclaré Lehmann, qui a déjà étudié les vocalisations chez les orques. « La première fois que vous l’entendez, vous remarquerez peut-être : Oh, c’était définitivement une voix masculine ou féminine. Ensuite, le prochain cri, vous pourrez peut-être réduire davantage la portée. »
Lehmann et ses collègues savaient que les appels de certaines espèces animales contiennent également des signatures qui différencient les groupes auxquels elles appartiennent d’autres groupes de la même espèce qu’elles pourraient rencontrer – quelque peu apparentées aux accents ou dialectes humains. Elle a rappelé que certains chercheurs étudiant les orques étaient devenus si familiers avec les signatures des gousses qu’ils pouvaient instinctivement les distinguer. (Un chercheur a affirmé que les appels d’un certain pod étaient « plus nasillards » que d’autres.)
Compte tenu de la taille des clans d’hyènes tachetées, Lehmann a pensé que leurs whoops pourraient également utiliser une signature spécifique au groupe.
« Évidemment, si vous n’avez qu’à vous rappeler à quoi ressemble votre groupe et que vous n’avez pas à vous souvenir de chacune des plus de 100 voix individuelles, ce serait beaucoup plus facile à faire », a-t-elle déclaré.
Lorsque les chercheurs sont allés chercher une signature de groupe dans la forêt aléatoire, cependant, ils n’ont pas pu en trouver. Une explication potentielle : la capacité apparente à mémoriser autant de signatures individuelles peut avoir rendu une signature de clan inutile ou, au mieux, pas assez utile pour se donner la peine de se développer.
« Si vous savez qui est l’individu, vous savez dans quel groupe il se trouve », a déclaré Lehmann. « Les animaux sont assez doués pour associer ces informations.
« Donc, s’ils ont besoin de signatures individuelles pour d’autres raisons, il n’a peut-être jamais été nécessaire de développer également une signature de groupe, ce que suggère cette découverte. Ils devraient être en mesure de suivre toutes les voix individuelles et de pouvoir distinguer : s’il s’agit de l’individu X, il fait partie de mon groupe. Je peux choisir de l’aider en fonction de son appartenance au groupe, mais il y a peut-être d’autres décisions à prendre pour savoir s’il s’agit d’un compagnon de groupe que je souhaite réellement aider. »
« Un million d’étoiles différentes qui doivent s’aligner »
Toutes les découvertes de l’équipe – la présence de signatures individuelles, l’absence de signature clanique, l’utilité de la répétition – ne proviennent finalement pas d’une forêt aléatoire mais de la savane de la réserve nationale du Maasai Mara au Kenya. Là-bas, Kay Holekamp et ses collègues de la Michigan State University mènent des recherches sur la hyène tachetée depuis la fin des années 1980.
Lehmann elle-même a passé un an dans le Maasai Mara, qui tire son nom du peuple Maasai qui l’habite depuis longtemps. De 2014 à 2015, le doctorant de l’époque et plusieurs collègues se sont régulièrement rendus à l’ouest de la capitale du Kenya, Nairobi, jusqu’à un site de terrain dans la réserve.
« La première fois que je suis allé là-bas… je me suis dit : ‘Oh, je vais dormir par terre pendant 10 mois, dans un sac de couchage' », a déclaré Lehmann, qui a vite appris qu’une grande tente en toile et un lit moelleux l’attendait. « Mais nous avons été assez gâtés là-bas, pour être parfaitement honnête. »
Si les logements étaient plus confortables que prévu, la collecte de données s’est avérée tout sauf cela. De leur point de vue dans un Toyota Land Cruiser, Lehmann et ses collègues pointaient un microphone directionnel par la fenêtre et allumaient un enregistreur audio. Malheureusement, l’équipe était très soumise aux aléas de la loi de Murphy.
« Vous ne devez pas conduire. Et la voiture doit être éteinte », a-t-elle déclaré, notant que son moteur couvrait les sons du Maasai Mara. « Et l’hyène doit crier. Et vous devez être en mesure de… voir de qui il s’agit. Ils ne peuvent pas être dans un buisson. Et ils doivent être suffisamment proches pour que vous puissiez obtenir un bon enregistrement. Et l’autre les hyènes ont besoin d’être silencieuses en même temps. Il y a juste, comme, un million d’étoiles différentes qui doivent s’aligner pour obtenir un bon enregistrement que vous pouvez ensuite utiliser dans une analyse comme celle-ci.
Dans ces circonstances, a déclaré Lehmann, la patience était plus qu’une vertu. C’était une nécessité.
« Avec cet équipement d’enregistrement portable, nous enregistrions de manière opportuniste, constamment et espérons juste qu’ils nous crieront dessus », a-t-elle déclaré en riant.
Au cours de ces mois d’espoir et d’attente, les chercheurs sont restés occupés à observer et à relater des comportements qui informeraient d’autres études. Ce faisant, ils ont entrevu l’individualité que leurs analyses des cris des hyènes allaient, des années plus tard, affirmer.
« Vous apprenez certainement que différentes personnes ont des personnalités différentes ou peuvent réagir d’une certaine manière dans différentes situations », a déclaré Lehmann. « C’est donc toujours amusant d’apprendre à connaître les hyènes et leurs petites interactions et les drames qui pourraient se produire dans leur vie. »
L’équipe a rendu compte de ses conclusions dans Actes de la Royal Society B.
Kenna DS Lehmann et al, les vocalisations à longue distance des hyènes tachetées contiennent des signatures individuelles, mais pas de groupe, Actes de la Royal Society B: Sciences biologiques (2022). DOI : 10.1098/rspb.2022.0548