Résumé
La pêche thonière représente l'une des principales sources de poissons au monde. Afin de préserver les populations, cette étude vise à la compréhension des comportements agrégatifs des thons sous les surfaces flottantes (DCP : Dispositifs de Concentration de Poissons) utilisées pour la pêche. L’une des méthodes pour analyser ce phénomène est l’approche acoustique. En effet, il est de notoriété publique que la majorité des poissons possède la capacité de reconnaitre et de produire des sons. Dans cette optique, des enregistrements acoustiques ont été effectués à 30 mètres de profondeur sous un DCP au large de la Côte d’Ivoire pendant deux semaines. L'objectif de la présente étude réside dans le développement de méthodes d'analyse de ces signaux en vue de leur classification. De nombreux travaux et outils existent d’ors et déjà sur la reconnaissance des sons (sons environnementaux, reconnaissance vocale, reconnaissance musicale, etc), cependant les travaux concernant ce sujet en milieu sous-marin sont bien moins avancés. De nombreuses études ont été menées sur l'analyse des grands mammifères marins, et plus récemment, la communauté scientifique a commencé à s’intéresser à l’environnement sonore sous -marin, généré et perçu par des poissons de plus petite taille. En conséquence, il n’existe aujourd’hui aucune base de données de référence. Dans ce travail, des outils classiques de reconnaissance des sons (transformée de Fourier, Spectrogrammes) sont utilisés conjointement à des méthodes utilisées en apprentissage supervisé (MFCC, librosa features). Leurs comparaisons et leurs couplages permettent d'envisager la mise en place de méthodes menant à une classification des sons retrouvés dans les enregistrements, en vue de déterminer, en collaboration avec des biologistes marins, les sources des sons présents. L'exposé s'articulera autour de la présentation des signaux, de leurs caractéristiques et des méthodes mises en place et ouvrira sur les perspectives pouvant conduire à un traitement in situ de données massives.