L’objectif de cette thèse est d’apporter différentes contributions méthodologiques en bioacoustique pour l’étude de la faune. En effet, la bioacoustique est une science récente, pluridisciplinaire et très efficace pour étudier et classifier un écosystème. Beaucoup d’études ont mis au point des procédés acoustiques pour étudier la faune à des échelles spécifiques, populationnelles, individuelles et comportementales.
Ce travail de thèse propose d’étudier différents cas d’études présents dans ces quatre échelles d’analyses.
L’objectif de cette thèse est de mettre en place des outils depuis la pose du matériel d’acquisition jusqu’à l’analyse des données pour l’ensemble des échelles présentées, de les discuter et de les mettre en perspective. La bioacoustique spécifique est illustrée ici par la classification automatique d’Orques, de Cachalots et d’oiseaux. Pour la bioacoustique populationnelle, la classification acoustique de clans d’Orques est étudiée. Puis l’échelle d’analyse s’affine et étudie les émissions sonores individuelles. Pour cela 3 cas d’études sont utilisés : la localisation individuelle d’Orques, de Cachalots et d’oiseaux. La dernière échelle est appelée bioacoustique comportementale, elle a pour but de mettre en corrélation des comportements avec des émissions acoustiques. Pour cela, l’influence du trafic maritime sur les Dauphins tachetés pantropicaux et l’impact de stimuli chimiques chez la Baleine à bosse est étudié.
Nous avons volontairement fait le choix de sélectionner différentes espèces produisant des types de signaux bien différents (stationnaires vs transitoires) évoluant dans des milieux différents (marins vs terrestres) afin d’homogénéiser les méthodes d’analyses pour faciliter le développement de nouvelles études en bioacoustique. Chaque cas d’étude présente des résultats intéressants en terme de bioacoustique et d’écologie comportementale. Ces résultats sont comparés avec la bibliographie. Puis, les résultats de chaque cas d’étude permettent de valider les méthodes proposées dans cette thèse. Les apports méthodologiques de cette thèse sont synthétisés, comparés et discutés, notamment l’impact des signaux stationnaires et transitoires, des milieux (marin et terrestre) sur la mise en place des méthodes. Les méthodes supervisées et non supervisées sont mises en comparaison. Les méthodes proposées ont été testées et validées sur certains protocoles de données massives (plusieurs dizaines de Tera).
En conclusion, cette thèse montre que les méthodes supervisées (notamment le Deep Learning) étaient très bien adaptées pour la classification de signaux stationnaires en bioacoustique spécifique et populationnelle pour le milieu terrestre et marins. Puis les méthodes non supervisées (clustering et réduction de dimensionnalité) peuvent être utilisées dans le cadre des études en bioacoustique comportementale pour identifier les signaux d’intérêt. Enfin, la bioacoustique individuelle peut se traduire par des méthodes de localisation comme l’estimation du temps de délais d’arrivée inter-capteur, réalisable pour les signaux transitoires, et plus complexe pour les signaux stationnaires.

Mots-clés : Bioacoustique, Masse de données, Espèce, Population, Individu, Localisation, apprentissage supervisé et non supervisé.