Date de mise
en ligne : 18/06/10 - Visé par le Comité de Lecture
Les grands
groupes d'Étourneaux sansonnets (Sturnus vulgaris),
qui se forment notamment en hiver près des dortoirs, nous
émerveillent : ils volent de façon coordonnée
comme s'ils ne formaient qu'un seul être, réagissant tous
ensemble de façon quasi-instantanée.
Les résultats d'une étude intitulée "Scale-free
correlations in starling flocks" menée par des chercheurs
italiens ont été publiés en ligne le 14 juin
2010 dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences
(PNAS). Ils ont constaté que les interactions comportementales entre
individus étaient indépendantes de la taille du vol, suggérant
que ces groupes se comportaient comme des systèmes critiques réagissant
de façon optimale aux perturbations environnementales.
Cet
article a été soumis à notre
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Abstract
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From bird
flocks to fish schools, animal groups often seem to react to environmental
perturbations as if of one mind.
Most studies in collective animal behavior have aimed to understand
how a globally ordered state may emerge from simple behavioral
rules. Less effort has been devoted to understanding the origin
of collective response, namely the way the group as a whole reacts
to its environment. Yet, in the presence of strong predatory pressure
on the group, collective response may yield a significant adaptive
advantage.
Some Italian researchers suggest that collective response in animal
groups may be achieved through scale-free behavioral correlations.
By reconstructing the 3D position and velocity of individual birds
in large flocks of starlings, they measured to what extent the
velocity fluctuations of different birds are correlated to each
other. They found that the range of such spatial correlation does
not have a constant value, but it scales with the linear size
of the flock. This result indicates that behavioral correlations
are scale free: The change in the behavioral state of one animal
affects and is affected by that of all other animals in the group,
no matter how large the group is.
Scale-free correlations provide each animal with an effective
perception range much larger than the direct interindividual interaction
range, thus enhancing global response to perturbations. These
results suggest that flocks behave as critical systems, poised
to respond maximally to environmental perturbations.
Les vols coordonnés des étourneaux, des systèmes
critiques
Qu'est-ce qu'un système critique dans la nature ?
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Grand vol
d'Etourneaux sansonnets évoluant de façon coordonnée, Killem
(59), 29 août 2005
Image extraite d'une vidéo : Ghislain
Bottein |
La théorie
de l’auto-organisation critique est une théorie de la complexité
qui permet d’étudier les changements brutaux du comportement d’un
système. Cette théorie enseigne que certains systèmes, composés
d’un nombre important d’éléments en interaction dynamique, évoluent
vers un état critique, sans intervention extérieure et sans paramètre
de contrôle. L’amplification d’une petite fluctuation interne
peut mener à un état critique et provoquer une réaction en chaîne
menant à une catastrophe (au sens de changement de comportement
d’un système).
Cette théorie est basée sur deux concepts clefs : l’auto-organisation
et la criticalité.
Le terme d’auto-organisation désigne la capacité des éléments
d’un système à produire et maintenir une structure à l’échelle
du système sans que cette structure apparaisse au niveau des composantes
et sans qu’elle résulte de l’intervention d’un agent extérieur.
L’auto-organisation se différencie de l’organisation en ce sens
où l’organisation émergeante ne provient pas de forces extérieures
(même si le système reste ouvert sur son environnement) mais de
l’interaction de ses éléments. Si on applique ce concept à l’étude
des sociétés, cela signifie qu’en plus du principe régulateur,
il n’y a ni leader, ni centre organisateur, ni programmation au
niveau individuel d’un projet global. Ces phénomènes d’auto-organisation
s’observent par exemple aussi bien dans les sociétés animales
(organisation d'une fourmilière, de vols d’oiseaux) que dans les
sociétés humaines (applaudissement, panique collective, intention
de vote) ou les systèmes géographiques (les réseaux urbains).
La criticalité caractérise les systèmes qui changent de phase,
par exemple le passage de l’eau à la glace. En fait, le système
devient critique quand tous les éléments s’influencent mutuellement.
Lorsque cet état critique est atteint, le système peut bifurquer,
c’est-à-dire qu’il change brutalement de comportement pour passer
d’un attracteur à un autre. Cet état critique est un attracteur
du système dynamique atteint à partir de conditions initiales
différentes.
Cet état critique est dit auto-organisé car l’état du système
résulte des interactions dynamiques entre ses composantes et non
d’une perturbation externe. L’auto-organisation est donc un processus
qui passe par des états critiques.
La notion de criticalité auto-organisée a été proposée par Per
Bak, Chao Tang et Kurt Wiesenfeld en 1987. Dans son livre intitulé
"How Nature Works - The science of self-organized criticality",
Per Bak applique cette théorie à de nombreux phénomènes complexes,
notamment à l’évolution phylogénique des espèces vivantes, aux
mécanismes déclenchant des tremblements de terre, des avalanches,
...
Pour illustrer cette théorie, P. Bak et al. utilisent un modèle
simple : le tas de sable. L’expérience consiste à ajouter régulièrement
des grains à un tas de sable. Petit à petit le sable forme un
tas dont la pente, en augmentant lentement, amène le tas de sable
vers un état critique. L’ajout d’un grain peut alors provoquer
une avalanche de toute taille, ce qui signifie qu’une petite perturbation
interne n’implique pas forcément de petits effets.
Méthode et résultats
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A) Projection
en 2D des vitesses des oiseaux d'un vol à un isntant
donné. Le groupe est très ordonné et
les vecteurs sont alignés.
B) Projection en 2D des fluctuations individuelles de vitesses
du même groupe à un instant donné. Deux
larges domaines d'oiseaux fortement corrélés
sont visibles.
C) Distribution normale de la valeur absolue des vitesses
individuelles et des fluctuations de vitesses
Source : PNAS |
Andrea Cavagna,
Alessio Cimarellib, Irene Giardinaa, Giorgio Parisi, Raffaele
Santagati, Fabio Stefanini et Massimiliano Vialea, des chercheurs
italiens (Consiglio Nazionale delle Ricerche et Università di
Roma “La Sapienza") ont étudié des grands groupes d'étourneaux
dans un grand dortoir hivernal à Rome durant les hivers entre
2005 et 2007. Les bandes d'oiseaux (entre 122 et 4 268 oiseaux
chacune) passaient leurs journées à la campagne et revenaient
en ville avant le coucher du soleil, réalisant de véritables shows
aériens coordonnés avant de s'installer pour la nuit. Ces spectacles
ressemblaient à des "danses" au cours desquelles les
groupes se déplaçaient et tourbillonnaient ensemble.
Les chercheurs ont utilisé une méthode stéréo-photogrammétrique
qui permet de mesurer, avec une précision remarquable, les déplacements
incrémentaux d'un nombre quelconque de points d'un objet plan
soumis à une transformation. Des techniques de reconstitution
par ordinateur pour construire les positions en 3D et les vitesses
individuelles des oiseaux pour chaque photographie (10 images
par seconde) ont complété le dispositif technique.
Ils ont
mesuré les positions tridimensionnelles et les vitesses
des différents oiseaux. Afin d'en savoir plus sur les réponses
collectives aux perturbations extérieures, ils ont aussi
étudié comment les fluctuations de la vitesse d'un
oiseau étaient corrélées à celle d'un
autre oiseau.
Ils ont
établi la distribution normale du module de la vitesse
et des variations de la vitesse de chaque oiseau pour un groupe
typique. Le module des fluctuations est en moyenne plus faible
que celui des vitesses.
Des mesures ont été faites sur des groupes de taille
variable, et les chercheurs ont constaté que la longueur
de corrélation (= valeur nulle de la fonction mathématique
de corrélation définie par les chercheurs) variait
de façon linéaire avec la taille du groupe, ce qui signifie en
fait qu'elle est indépendante du nombre d'oiseaux.
Interprétation
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Vol d'Etourneaux
sansonnets (Sturnus vulgaris), Chavornay (Suisse),
janvier 2010
Photo : Joël Bruezière /
www.eyesonsky.com |
Les corrélations
entre étourneaux sont donc indépendantes du nombre d'individus
: le changement d'état du comportement d'un oiseau affecte et
est affecté par celui des autres individus du groupe, quelle que
soit la taille de celui-ci. Les mouvements de chaque oiseau sont
ainsi influencés par ceux de tous les autres, comme s'ils étaient
reliés entre eux, permettant une coordination parfaite de l'ensemble.
Ce sont des corrélations comportementales indépendantes de la
taille d'une population, qui s'observent également pour des événements
non biologiques comme les avalanches ou la formation de cristaux.
Ce sont des systèmes critiques au sein desquels des transformations
quasi-instantanées peuvent se produire passé un seuil critique
de complexité.
Quand un groupe d'étourneaux agit comme s'il constituait une entité
unique, il se comporte comme un système critique capable d'optimiser
sa réponse collective aux défis externes, comme l'attaque d'un
prédateur.
La taille des groupes d'étourneaux étudiés
variait de 122 à 4 268 oiseaux, mais elle n'avait pas d'influence
sur les types de mouvements et sur leur coordination. Dans tous
les cas, si un oiseau se retournait et changeait de vitesse, alors
tous les autres oiseaux le faisaient également. Ce qui était le
plus surprenant était le caractère quasi-instantané du traitement
du signal, ce qui constitue encore un vrai mystère.
La synchronisation de la vitesse et de l'orientation se rencontrent
aussi au sein des systèmes critiques. Les chercheurs citent l'exemple
du ferromagnétisme. Quand la température augmente, les moments
magnétiques des particules d'un aimant deviennent de moins en
moins liés au réseau cristallin et s'orientent plus facilement
sous l'effet d'un champ extérieur. La susceptibilité magnétique
augmente ainsi rapidement à l'approche de la température de Curie,
puis s'annule brutalement. Au-delà de sa température de Curie,
le matériau devient paramagnétique et l'aimantation spontanée
est nulle. Si l'on augmente le degré d'ordre du système
(en diminuant le "bruit"), on rend les particules moins
sensibles aux changements subis par leurs voisins, ce qui diminue
la corrélation et la réponse globale de l'aimant.
Trop de bruit détruit aussi la corrélation. Il faut
donc une quantité exacte de bruit pour produire une réponse
optimisée, indépendante du nombre de particules,
qui est obtenue exactement à la température de Curie.
Chez les vols d'étourneaux, la quantité optimale
de bruit (qui correspond à une déviation par rapport
aux règles de coordination) qui permet d'obtenir une coordination
optimale du groupe, indépendante de sa taille, doit faire
partie du patrimoine évolutionnaire de l'espèce.
A ne pas confondre avec le comportement d'un groupe dirigé
Ce comportement auto-organisé d'un vol d'étourneaux est
différent de celui d'un groupe qui suivrait un chef de file. Un
tel groupe se dirigerait aussi suivant la même direction et semblerait
parfaitement ordonné, mais il n'y aurait pas de transmissions
quasi-instantanées d'informations entre les individus et
les fluctuations comportementales seraient indépendantes : les
changements de direction d'un oiseau donné seraient différents
de ceux imprimés par l'oiseau-leader, et auraient peu d'impact
sur ceux des autres membres du groupe.
Le comportement de l'étourneau en groupe est ainsi un exemple
d'auto-organisation, et la réponse collective de cette espèce
grégaire à des événements perturbants tels que les attaques
de prédateurs lui donne un net avantage évolutif. Les interactions
au sein d'un grand groupe fournissent à chaque animal une gamme
de perceptions effectives beaucoup plus large que s'il était isolé,
améliorant ainsi la réponse globale du groupe aux perturbations.
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- Mouvements
aériens coordonnés : le cas des étourneaux
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Hierarchie
dynamique au sein des groupes de pigeons
Sources
- Andrea Cavagnaa, Alessio Cimarelli, Irene Giardina, Giorgio
Parisi, Raffaele Santagati, Fabio Stefanini et Massimiliano Viale
(2010). Scale-free correlations in starling flocks. PNAS. Date
de mise à jour : 14/06. http://www.pnas.org/content/early/2010/06/11/1005766107.abstract
-
Damienne Provitolo. Théorie de l’auto-organisation critique. Hypergeo.
http://www.hypergeo.eu/spip.php?article426
- Wikipedia (201). Auto-organisation. http://fr.wikipedia.org/wiki/Auto-organisation