On sait d’expérience qu’à l’ouverture d’une ruche, le bruissement de la colonie peut alerter sur une situation inhabituelle: reconnaissable sur une colonie bourdonneuse, énervée, mais en réalité on ne prête qu’une attention moyenne à ce que l’on entend, logique puisque l’on privilégie l’observation et l’odorat. Or on devrait s’intéresser au bourdonnement de la colonie, puisque la recherche nous confirme que le bruit de la colonie travaille dans des fréquences différentes en fonction d’évènements en cours dans la ruche. Cela a été démontré dans le cas d’infestation par certains pathogènes, grosse charge de varroa, présence d’Aethina tumida, nosémose notamment.

Mais comme il est difficile de se déplacer au rucher avec un oscilloscope, une application, encore au stade du projet de recherche, se propose d’analyser (via un serveur « d’intelligence artificielle » – concrètement une application de machine learning) un enregistrement de 30 à 60 secondes, capté dans la ruche fermée, c’est-à-dire sans ajouter du bruit de stress du à l’ouverture. C’est intéressant car cela offre la perspective d’un examen non intrusif, rarement facile à pratiquer.

L’application en question a été développée par une équipe de l’Université du Montana (Jerry Bromenshenk) et est en phase d’étalonnage. Informations ici : https://www.beehealth.guru/

Le dispositif a l’ambition, à partir de l’analyse de la signature sonore de la colonie, de pouvoir fournir une indication sur différentes situations : absence de reine, forte charge varroa, caractère africanisé de la colonie (un problème aux Amériques), présence d’Aethina tumida, présence/absence de couvain, nosémose déclarée, colonie en déclin. D’autres états pathologiques sont à l’étude (couvain plâtré, intoxication).

Je teste personnellement le système et je referai une campagne de mesures systématiques au printemps. L’idée est de collecter un maximum d’enregistrements, complétés bien entendu d’une inspection visuelle, afin de permettre de parfaire l’apprentissage du moteur d’IA.

Pour cela j’utilise le dispositif suivant : un iPhone que j’ai dédié à cet usage, un mini micro avec un fil de 5 mètres. J’introduis gentiment le micro par la planche d’envol jusqu’à une profondeur d’environ 20 cm et je m’éloigne. J’attends 5 minutes que le calme revienne dans la colonie et je procède par enregistrements de 30 secondes. J’obtiens alors un diagnostic et l’enregistre les coordonnées de la colonie. J’attends d’être rentré chez moi en zone WiFi pour uploader les enregistrements sur le serveur.

Simple, non intrusif, adapté à des mesures échantillonnées au rucher quand on y travaille.

On peut être sur que cela ne marchera pas pour tout, mais je suis sur que c’est une voie à explorer prometteuse. On en reparlera.

Et croyez-le ou pas, mais sur la base des enregistrements collectés dans différentes parties du monde, il s’avère que la signature sonore présente de légères différences entre les régions et ce pour une sous-espèce et une situation saisonnière donnée. Et oui, les abeilles aussi ont des accents!