Les fourmis peuvent apprendre à contourner des pièges, tels que des trous, en associant des repères visuels à des expériences négatives, mémorisant ainsi les traces d’un parcours potentiellement risqué.
La capacité des fourmis à apprendre de longs parcours, de parfois 100 m, dans des environnements complexes a déjà été plusieurs démontrée. Il a ainsi été prouvé que le suivi des itinéraires dépend en grande partie des informations visuelles apprises, mais les scientifiques savent peu de choses sur les mécanismes qui contrôlent l’apprentissage et le développement des routes.
Une équipe de chercheurs, impliquant Antoine Wystrach du Centre national de la recherche scientifique (CNRS) s’est intéressée aux fourmis du désert (Melophorus bagoti et Cataglyphis fortis) et a montré qu’elles peuvent apprendre activement à faire un détour pour éviter un piège. Elles changent ainsi de trajectoire « grâce à un mécanisme d’apprentissage aversif : en associant des repères visuels à des expériences négatives, elles mémorisent les traces d’un parcours potentiellement risqué« , explique le CNRS dans un communiqué.
Les chercheurs ont placé sur la route des fourmis un puits aux parois glissantes avec pour seule issue une petite rampe de sortie masquée par des branchages. « Lors de leur premier passage, toutes les fourmis foncent – à près d’1 m/s – vers le nid et tombent dans le piège. Mais rapidement, dès la course suivante, elles modifient leur comportement. A l’approche du trou, certaines d’entre elles s’arrêtent pour scruter leur environnement avant de virer de bord pour le contourner et regagner le nid en toute sécurité. »
Ainsi les souvenirs visuels, vécus quelques secondes avant de tomber dans le piège, sont associés rétrospectivement au résultat négatif de la chute, provoquant le virage salutaire pour les trajets futurs. Le piège ainsi évité, les expériences visuelles vécues pendant le détour se renforcent positivement et le nouvel itinéraire se cristallise. « Le but, pour les scientifiques, est désormais de les intégrer à leurs modèles neuronaux afin de mieux comprendre la grande complexité du système nerveux des insectes« , conclut le CNRS.
