Algorithmes animaux : l’alimentation des fourmis est “rationnelle”

Photo : Black Garden Ants, auteur Katja Schulz de Washington, DC, USA, CC BY 2.0 Via Wikimedia Commons.

Face à la nourriture, les animaux sont confrontés à un certain nombre de décisions. Un exemple d’une telle décision serait : Dois-je continuer à chercher de la nourriture dans la région lorsque la disponibilité alimentaire diminue, ou dois-je déménager dans une nouvelle région ? Il existe également des décisions qui équilibrent le risque et la récompense lorsqu’un animal est mis en danger par des prédateurs. Fait intéressant, l’efficacité des matières premières est devenue le sujet de la modélisation informatique et de l’analyse quantitative. Cela a fait de la théorie de la recherche alimentaire une discipline très mathématique utilisée dans de nombreuses études.

Le but de la modélisation est d’évaluer l’optimalité des approches et des stratégies de recherche de nourriture des animaux. Un modèle mathématique développé pour analyser le comportement alimentaire est appelé le modèle de régime optimal. De ces études, il ressort immédiatement que de nombreux animaux utilisent des méthodes alimentaires très optimales. Une étude de 134 études sur la théorie de la nutrition optimale conclut que les animaux font souvent des choix quasi optimaux, maximisant la quantité de nourriture qu’ils reçoivent par rapport à la quantité d’énergie dépensée.1 En d’autres termes, les animaux prennent généralement des décisions rationnelles lorsqu’ils recherchent de la nourriture. Cependant, de nombreuses questions restent sans réponse concernant la prise de ces décisions.

Risque et récompense

Une expérience sur les fourmis documentée dans un document récent a examiné comment les fourmis prennent des décisions de risque/récompense.2 Le test a été réalisé sur des fourmis de cette espèce Lasius niger (fourmis de jardin noires) entraînées à se nourrir de deux concentrations différentes de solution de saccharose. Dans chaque expérience, les fourmis pouvaient choisir entre une source de concentration constante de saccharose et une source de concentration variable. Les concentrations continues étaient considérées comme une option “sûre” et les concentrations variables étaient considérées comme une option “à risque”. Le test a été réalisé dans un certain nombre de conditions différentes, la moyenne de la concentration variable étant égale, inférieure ou supérieure à la concentration constante.

L’expérience a montré que les fourmis préféraient généralement une concentration constante aux variables. Une conclusion de l’étude Massimo De Argo et al. était que « les fourmis étaient très réticentes au risque, 91 % d’entre elles optant pour une option sûre ». Cependant, le titre de l’ouvrage – “Aversion irrationnelle au risque chez une fourmi” – est ironique et trompeur. En fait, l’étude confirme que les fourmis se comportent de manière rationnelle. La raison pour laquelle les auteurs prétendent que le comportement est irrationnel est que même dans les cas où la valeur moyenne de la concentration variable était supérieure à la constante, les fourmis ont choisi des constantes. Cependant, dans le cadre de l’analyse des risques, une valeur constante est moins risquée. Par conséquent, cela semble être un choix plus rationnel du point de vue des fourmis.

Utilisation d’algorithmes pour la prise de décision

Bien sûr, les fourmis et autres animaux ne prennent pas de telles décisions “consciemment” comme les humains. Au lieu de cela, ils s’appuient sur des algorithmes utilisant des heuristiques relativement simples. Il n’est pas pratique pour les algorithmes de considérer toutes les situations possibles, d’autant plus que les fourmis ont un si petit cerveau (généralement moins d’un million de neurones). Par conséquent, il convient que les algorithmes prennent en compte les conditions alimentaires les plus courantes et prennent les décisions les plus risquées. Apparemment, les algorithmes sont conçus de cette façon.

Les psychologues animaliers Mary Olmstead et Valerie Kuhlmeier notent que “dans l’ensemble, les expériences en laboratoire et sur le terrain montrent que les décisions de recherche de nourriture sont motivées par une combinaison complexe de facteurs environnementaux et motivationnels.3 Ainsi, certaines études chez les pigeons et les rats (ainsi que chez l’homme) ont montré qu’ils préfèrent les options plus risquées.

Un exemple est l’habitude des gens de jouer. Une explication possible de ce comportement est que “les résultats élevés mais peu fréquents sont plus mémorables, donc les gens s’attendent à ce qu’ils se produisent plus souvent qu’ils ne le font. En d’autres termes, les gens et les animaux choisissent l’option risquée parce qu’ils surestiment combien cela rapporte. .4 Par conséquent, De Argo et ses co-auteurs sont surpris que les fourmis ne se comportent pas de cette manière. Cependant, une explication raisonnable est que parce que les fourmis n’ont pas la capacité cognitive de porter des jugements dans des situations complexes, elles s’appuient sur des algorithmes de décision programmés avec des hypothèses simplistes. Dans l’expérience, les fourmis ont pu traiter suffisamment d’informations à l’aide d’un algorithme conçu pour sélectionner des options moins risquées. Ils prennent donc des décisions assez “rationnelles” compte tenu de tout.

Remarques

  1. Andrew Sih et Bent Christensen, “Théorie de l’alimentation optimale” Comportement animal61, 2001, 379-390.
  2. “La peur du risque irrationnel d’une fourmi”, Massimo De Argo et coll., Cognition des animaux2021, 24 : 1237-1245.
  3. Olmstead et Kuhlmeier, Cognition comparéeCambridge, Cambridge University Press, 2015.
  4. Olmstead et Kuhlmeier.

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