Un ours en hibernation est un paradoxe physiologique. Il réduit son métabolisme de jusqu’à 75 pour cent, cesse de se nourrir pendant des mois et passe l’hiver de l’Alaska dans une tanière, mais sa température corporelle ne chute jamais autant que chez les petits hibernants. La température centrale ne baisse que modérément, d’environ 38°C jusqu’à la plage de 30 à 35°C. Comme son cerveau reste assez chaud pour demeurer électriquement actif, les chercheurs du sommeil peuvent faire avec les ours ce qu’ils ne peuvent pas faire avec les petits spécialistes de la torpeur profonde : scorer les stades de sommeil en continu pendant tout l’hiver.
Désormais, l’apprentissage automatique prend le relais. Une nouvelle étude est la première à faire tourner une classification automatisée du sommeil sur un animal en hibernation, en lançant deux programmes sur des années d’enregistrements cérébraux d’ours noirs couvrant l’hiver et l’été. Les outils ont passé le test, et avec eux est arrivée une découverte frappante : les ours dorment environ deux fois plus longtemps en hiver qu’en été.
Ce qu’ils ont trouvé
Les données sont d’une ampleur inhabituelle. Seize ours noirs (Ursus americanus) ont vécu dans des enclos extérieurs près de Fairbanks, en Alaska, portant des émetteurs implantés qui enregistraient l’EEG cortical, les mouvements oculaires, le tonus musculaire et la température corporelle, soit au total plus de 3 500 jours répartis entre l’hibernation et l’été. C’est beaucoup trop pour qu’un humain puisse scorer à la main, aussi l’équipe a-t-elle opposé deux classificateurs d’apprentissage automatique à une référence établie par trois scoreurs experts, qui ont annoté 18 enregistrements d’une journée issus de 6 des ours : deux pris en pleine hibernation, aux points le plus chaud et le plus froid du cycle de température, et un pris en été.
Les deux programmes ont atteint un niveau quasi humain. Somnotate, un classificateur probabiliste open source qui associe l’analyse discriminante linéaire et un modèle de Markov caché, et Somnivore, un outil propriétaire guidé par un opérateur, ont chacun produit des F-measures par rapport au consensus manuel se situant le plus souvent dans la plage de 0.90 à 0.98, avec des valeurs aberrantes descendant entre 0.67 et 0.88 ; les mêmes fichiers tendaient à piéger les deux programmes. Dans l’ensemble, les deux applications ne différaient pas de manière significative (p > 0.18).
Le résultat phare, c’est la façon dont les ours passent leurs journées d’hiver. Selon le consensus manuel, les ours en hibernation passaient 42.9 ± 7.0% de la journée en sommeil NREM et 22.0 ± 2.3% en REM, soit 64.9 ± 6.7% de la journée endormis. En été, les mêmes ours atteignaient 21.9 ± 3.6% de NREM, 9.7 ± 2.8% de REM et 31.7 ± 4.9% de sommeil total. Exprimés en ratios, le temps de NREM hivernal atteignait 1.95 fois la valeur estivale, le REM 2.26 fois, le sommeil total 2.05 fois, et le temps d’éveil tombait à 0.51 fois le niveau estival. Chaque état de vigilance différait significativement entre les saisons, tant pour les scores manuels qu’automatisés (p < 0.0001). Pendant l’hibernation, les budgets de temps par état des machines étaient statistiquement indistinguables du consensus humain (p > 0.05 à p > 0.52). En été, les deux outils ont légèrement gonflé les totaux de sommeil : 2.4% pour le NREM avec chaque programme, 3.3% pour le REM scoré par Somnivore et 1.9% par Somnotate, tandis que le temps d’éveil ressortait sous-estimé de 5.3% et 3.9%. Ces écarts étaient pour la plupart significatifs, même si la lecture du REM par Somnotate ne l’était pas (p = 0.13).
Les deux programmes sont arrivés à ces résultats par des voies différentes. Somnivore fonctionne comme un outil assisté : il apprend à partir d’une infime portion de chaque enregistrement qu’il devra scorer, ici 100 époques tirées de chaque état, soit environ 3.5% des données, qu’un humain devait étiqueter. Cet entraînement par fichier s’est révélé essentiel : lorsque Somnivore était entraîné sur les données d’hibernation d’un autre ours, la précision chutait fortement, à 69.7 ± 15.9% contre 92.7 ± 1.6% pour un entraînement intra-fichier, un écart significatif à p < 0.001, et un entraînement sur le même ours à une autre température corporelle coûtait aussi de la précision, donnant 85.3 ± 5.6% (significatif, p < 0.001). Somnotate, en revanche, construit ses modèles à partir de nombreux fichiers et restait robuste lors des tests holdout, où le fichier scoré était exclu de l’entraînement ; la précision ne chutait que de 1.1 à 1.3%. L’entraîner séparément sur des enregistrements d’hibernation à haute et basse température n’améliorait pas la précision (p > 0.37), un avantage pratique puisque les températures d’hibernation varient. Les meilleurs modèles de Somnotate scoraient les données d’hibernation avec une précision de 92.0 à 93.5%, égalant l’accord moyen de 94.5% des scoreurs humains individuels avec le consensus. Un stade de somnolence proposé a été abandonné, les scoreurs n’ayant pas pu le définir de manière cohérente.
Pourquoi c’est important
Le bénéfice immédiat est d’ordre pratique. Avec un scoring automatisé validé, l’archive complète de plus de 3 500 jours de polysomnographie d’ours devient analysable pour la première fois. Cela permet d’envisager des études longitudinales du sommeil sur des saisons d’hibernation entières, y compris les transitions d’entrée et de sortie de la dormance hivernale, et le suivi d’animaux en liberté ou sauvages.
La découverte biologique compte autant que la méthodologie. Les ours en hibernation sont un modèle de premier plan pour l’hypométabolisme thérapeutique, l’objectif de réduire en toute sécurité la demande métabolique humaine dans des contextes comme les soins aux traumatisés ou les vols spatiaux de longue durée. Comprendre comment le sommeil évolue pendant des mois de suppression métabolique de 75 pour cent à des températures cérébrales quasi normales est directement pertinent pour cet objectif, et les petits hibernants ne peuvent pas l’apporter : la torpeur profonde fait chuter la température cérébrale de plus de 30°C et plonge l’EEG dans un silence total. Les ours gardent leur cerveau actif tout au long de l’hiver, et pour la première fois ces cerveaux ont été scorés par des machines avec un accord de niveau humain. Le doublement du sommeil hivernal est en soi une nouveauté : on a longtemps supposé que les ours étaient « endormis » tout l’hiver, mais aucune étude n’avait auparavant quantifié leurs états de vigilance à partir de l’activité cérébrale. Le fait que le sommeil REM fasse plus que doubler pendant l’hibernation appellera des travaux de suivi.
Limites
Les affirmations sont soigneusement délimitées. Les 16 animaux vivaient en captivité, dans des enclos extérieurs et des tanières artificielles plutôt qu’en liberté ; chacun avait été destiné au retrait après être entré en conflit avec des humains, et aurait sinon été abattu. Le jeu de données de référence ne couvrait que 18 jours issus de 6 des 16 ours, avec des enregistrements d’hibernation provenant de la période la plus froide du milieu de l’hibernation, lorsque les frissons ont pu influencer le sommeil. Les enregistrements estivaux étaient plus bruités, avec des artefacts et des pertes de télémétrie, ce qui peut expliquer la surestimation estivale du sommeil. La référence manuelle était elle-même variable, les scoreurs individuels s’accordant avec le consensus à des taux allant de 90.5% à 96.5%. Les outils diffèrent aussi en termes d’utilisabilité : Somnivore exige un entraînement par fichier et son code est propriétaire, tandis que Somnotate est open source mais a été entraîné séparément sur les données d’hibernation et d’été, car un modèle mixte dégradait la précision estivale. Les résultats invitent aussi à la prudence : les scores automatisés ne devraient pas être la seule base de conclusions sur des transitions inhabituelles, puisque les programmes ont rapporté beaucoup plus de transitions éveil-REM que les scoreurs manuels (prévalence de 0.33 et 0.15 pour Somnivore et Somnotate contre 0.03 pour le consensus).
En bref
L’apprentissage automatique a réussi son premier test hivernal. Deux programmes de conception différente, l’un open source et l’autre propriétaire, ont égalé les performances des scoreurs humains experts sur des enregistrements d’ours noirs en hibernation et en été, assez pour rendre enfin exploitable un jeu de données de 3 500 jours. Le dividende immédiat, à savoir que les ours dorment environ deux fois plus longtemps en hiver qu’en été, n’est que la première question à laquelle ces outils peuvent répondre. Pour une espèce dont l’hibernation est l’analogue le plus proche, chez les grands mammifères, de l’hypométabolisme humain induit, c’est une capacité utile.
Traduit par Lydie
Source
Tøien Ø, Pittaras EC, Huang Y-G, Brodersen PJN, Allocca G, Barnes BM, Heller HC. Automated sleep scoring in hibernating and non-hibernating American black bears. PLoS One. 2026 Aug 5;21(8):e0352640. doi: 10.1371/journal.pone.0352640. PMID: 42555601. PMCID: PMC13440796.