Une IA passe au crible des empreintes de dinosaures : ce qu’elle découvre les rapproche des oiseaux d’aujourd’hui

En Allemagne, une équipe de chercheurs utilise une IA pour analyser des empreintes de dinosaures et révéler d’étonnantes similitudes avec les oiseaux actuels.

Une intelligence artificielle développée à l’Université de Tübingen, en collaboration avec Manchester et Berlin, vient bousculer la paléontologie, rapporte la revue scientifique américaine Proceedings of the National Academy of Sciences. En passant au crible des milliers d’empreintes fossiles de dinosaures, elle met en évidence des morphologies de pieds qui rappellent fortement celles des oiseaux modernes, tout en s’appuyant sur une application mobile destinée aussi au grand public.

Une IA qui lit les empreintes comme un paléontologue

Au cœur du projet, baptisé DinoTracker, se trouve un réseau de neurones convolutionnels, un type d’algorithme très utilisé en vision par ordinateur. Les chercheurs de l’Université de Tübingen, avec l’Université de Manchester et le Museum für Naturkunde de Berlin, l’ont entraîné sur plus de 2 000 silhouettes d’empreintes tridactyles de dinosaures, collectées dans le monde entier et datées entre 200 et 145 millions d’années.

Chaque empreinte a été convertie en contour standardisé, puis présentée à l’IA sans étiquette ni nom d’espèce. L’objectif n’est pas de « reconnaître » un dinosaure précis, mais de regrouper les formes selon leur géométrie pure.

Concrètement, un utilisateur de l’application peut envoyer une photo ou un simple dessin d’empreinte :

• l’IA repère automatiquement l’orientation des doigts,
• mesure la longueur relative du talon,
• analyse la forme générale de la trace,
• calcule sa similarité avec les empreintes déjà connues.

Le système projette ensuite chaque empreinte dans un « espace morphologique » à huit dimensions, construit à partir des principales variations de forme observées sur l’ensemble du corpus.

Cette cartographie numérique permet de situer n’importe quelle empreinte fossile parmi toutes les autres, selon sa forme, sans a priori sur le dinosaure qui l’a laissée.

Ce fonctionnement limite les interprétations subjectives. Deux spécialistes peuvent diverger sur l’attribution d’une même trace, en particulier lorsqu’elle est incomplète ou déformée par le temps. L’IA, elle, applique les mêmes critères à toutes les empreintes, quelles que soient leur origine ou leur état de conservation.

Un apprentissage non supervisé pour éviter les biais humains

Les concepteurs de DinoTracker ont fait un choix méthodologique fort : l’apprentissage non supervisé. Autrement dit, l’algorithme n’a reçu aucune indication préalable sur l’espèce ou le groupe de dinosaures lié à chaque empreinte. Il a seulement eu accès à des formes.

Selon Gregor Haug, premier auteur de l’étude à l’Université de Tübingen, cité par le Guardian, cette approche vise à éviter la propagation d’erreurs anciennes : si certaines empreintes sont mal attribuées dans les bases de données, une IA entraînée en apprentissage supervisé reproduira ces erreurs à grande échelle.

Pour renforcer la robustesse du modèle, les chercheurs ont généré artificiellement plus de 10 000 empreintes simulées. Ces versions modifiées imitent les déformations observées sur le terrain :

• élargissement ou étirement de la trace,
• effacement partiel de certains doigts,
• rotation globale de l’empreinte,
• déformations liées à la nature du sol ou au poids de l’animal.

L’algorithme extrait ensuite huit variables morphométriques clés à partir de chaque silhouette, puis regroupe les empreintes en fonction de leur similarité. Lors des tests, l’IA affiche un accord d’environ 90 % avec les classifications d’experts pour les traces bien conservées.

Pour Gregor Hartmann, de l’Université de Manchester, cette méthode offre « un cadre objectif pour explorer la diversité morphologique et tester des hypothèses évolutives sans préjugés ».

Ce cadre statistique ne remplace pas le regard des paléontologues, mais leur fournit une base de comparaison standardisée pour discuter des différences de forme et réexaminer des empreintes jugées « problématiques ».

Des empreintes anciennes aux allures d’oiseaux modernes

L’un des résultats les plus frappants mis en avant par l’étude concerne des empreintes fossiles très anciennes, datées de plus de 210 millions d’années, donc au Trias. L’IA a détecté, dans ce jeu de données, certaines traces présentant :

• une structure tridactyle étroite,
• une forte symétrie longitudinale,
• un faible écart entre les doigts.

Autant de caractéristiques qui rappellent fortement la démarche des oiseaux actuels, alors que ces derniers sont supposés n’apparaître qu’au Jurassique supérieur, des dizaines de millions d’années plus tard.

Pour Steve Brusatte, paléontologue à l’Université d’Édimbourg et coauteur de l’étude, ces indices ouvrent deux pistes. Soit l’origine des oiseaux se situerait bien plus tôt qu’on ne le pensait jusqu’ici. Soit certains dinosaures carnivores du Trias possédaient déjà des pieds dont la morphologie se rapprochait étonnamment de celle des oiseaux.

Ces traces comptent « parmi les empreintes les plus proches de celles des oiseaux jamais identifiées pour une période aussi ancienne », souligne Steve Brusatte.

L’IA ne propose pas de nom de dinosaure pour ces empreintes : elle se contente de signaler leur parenté de forme avec celles d’oiseaux modernes et avec des empreintes de théropodes plus récents. En comparant l’ensemble des traces, les chercheurs observent une continuité progressive dans certaines morphologies de pied, ce qui nourrit l’hypothèse d’une évolution graduelle vers le modèle avien.

Ces résultats relancent le débat sur la chronologie précise de l’émergence des oiseaux à partir des théropodes, le grand groupe de dinosaures carnivores dont ils sont issus.

Une application mobile taillée pour la science participative

DinoTracker n’est pas réservé aux laboratoires. Les concepteurs ont imaginé dès le départ un outil accessible via smartphone, capable de transformer randonneurs, amateurs de fossiles et visiteurs de sites géologiques en contributeurs potentiels.

Lorsqu’un utilisateur soumet une image d’empreinte, l’application lui renvoie :

• un score de similarité avec des empreintes déjà répertoriées,
• sa position dans l’« espace morphologique » global,
• une indication sur les groupes de formes auxquels elle se rapproche le plus.

Chaque photo validée enrichit la base de données et renforce le modèle, en particulier dans les régions où les experts en ichnologie manquent.

Les chercheurs présentent ce dispositif comme une réponse au besoin croissant de numérisation et de standardisation des données fossiles. Les nouvelles empreintes collectées localement peuvent être intégrées après vérification, étendant peu à peu la couverture géographique et la diversité des formes connues.

À terme, ce réseau de contributions pourrait constituer l’un des ensembles d’empreintes de dinosaures les plus vastes jamais réunis. Les auteurs envisagent aussi d’adapter la même logique d’analyse à d’autres types de fossiles : pistes d’invertébrés, traces végétales ou fragments d’os partiels.

Comment cette IA peut inspirer la paléontologie en France

Si l’étude présentée par Proceedings of the National Academy of Sciences s’appuie sur des équipes basées en Allemagne, au Royaume-Uni et en Allemagne (Berlin), ses principes intéressent directement la recherche française. La France abrite de nombreux sites à empreintes, notamment dans le Jura, le sud de la France et certaines régions littorales.

En France, les collections sont gérées par des musées (Muséum national d’histoire naturelle à Paris, muséums régionaux) et des laboratoires universitaires. Une application comme DinoTracker pourrait, si elle était ouverte ou dupliquée, permettre :

• une meilleure harmonisation des descriptions entre régions,
• un tri rapide des empreintes signalées par des amateurs,
• la mise en valeur de sites méconnus repérés lors de travaux ou de chantiers.

Pour les services de protection du patrimoine géologique, un tel outil offrirait un moyen simple de recevoir des alertes argumentées, avec une première analyse automatisée de la forme des traces, avant d’envoyer sur place des spécialistes.

Ce que l’intelligence artificielle change vraiment pour la compréhension des dinosaures

Derrière la prouesse technique, cette étude illustre un basculement plus large : l’usage d’outils statistiques avancés pour revisiter des collections anciennes. Beaucoup d’empreintes de dinosaures ont été décrites il y a plusieurs décennies, à partir de critères parfois hétérogènes selon les pays et les écoles scientifiques.

Une IA capable de traiter massivement ces données apporte plusieurs gains concrets :

Dans le cas précis de l’origine des oiseaux, l’IA ne tranche pas seule un débat complexe. Elle met en lumière des convergences de formes et des continuités que les chercheurs doivent ensuite replacer dans le contexte des fossiles d’os, des datations et des analyses anatomiques classiques.

Pour un lecteur français, l’intérêt dépasse la seule paléontologie. DinoTracker illustre la façon dont l’intelligence artificielle peut servir d’outil d’objectivation dans des disciplines où l’interprétation visuelle joue un rôle central, comme l’archéologie, la géologie ou l’étude des œuvres d’art.

Empreinte, ichnologie, morphologie : quelques notions clés

Une empreinte de dinosaure est ce que les spécialistes appellent une « ichnite » : une trace laissée dans un sédiment meuble, puis durcie et fossilisée. L’ichnologie est la branche de la paléontologie qui étudie ces traces, qu’il s’agisse de pas, de pistes de rampement ou de galeries creusées par des animaux.

L’« espace morphologique » utilisé par DinoTracker est une représentation mathématique de la diversité des formes. Chaque dimension correspond à un aspect précis de l’empreinte (écartement des doigts, longueur relative du talon, angle des doigts, etc.). Deux empreintes proches dans cet espace partagent des caractéristiques géométriques fortes, même si elles proviennent de continents et d’époques différentes.

En combinant ces concepts avec l’intelligence artificielle, les chercheurs disposent d’un nouvel outil pour revisiter les fossiles déjà connus et réévaluer des empreintes classées depuis longtemps, à la recherche de signaux faibles… y compris ceux qui rapprochent certains dinosaures des oiseaux qui se posent aujourd’hui dans nos jardins.