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Melophorus bagoti (sur la photo), une espèce de fourmi présente dans le désert australien, a bravé les pièges des chercheurs avec Cataglyphis fortis, une espèce de fourmi parcourant le Sahara. © Antoine Wystrach et al., Current Biology
Non seulement les fourmisfourmis du désertdésert se souviennent de longs itinéraires complexes au sein d'environnements hostiles, mais elles seraient aussi capables d'adapter ces itinéraires en fonction des pièges rencontrés ! Ce qui rendrait leur recherche de nourriture bien moins périlleuse. Pour en arriver à ce constat, les auteurs de l'étude, publiée dans Current Biology, ont mis un piège sur l'itinéraire de deux espècesespèces de fourmi : Melophorus bagoti et Cataglyphis fortis. Une technique sournoise mais efficace.
Le piège consiste en un puits aux parois glissantes, avec une rampe de sortie unique et camouflée. La première fois, les fourmis foncent droit dedans. À une vitessevitesse avoisinant le mètre par seconde ! Mais il semblerait que le mauvais souvenir de la chute serve de « mécanisme d'apprentissage aversif ». C'est-à-dire que la vue qu'ont eue les fourmis quelques secondes avant de tomber dans le piège est associée, rétrospectivement, au fait de tomber dans ce piège. En ayant à nouveau cette même vue, les fourmis contournent le lieu redouté. Et si l'itinéraire emprunté est dénué de pièges, elles consolident son apprentissage pour s'en rappeler la fois d'après.
Ainsi, les fourmis seraient capables d'adapter leur comportement en fonction de leurs souvenirs. D'après les chercheurs, « une telle plasticitéplasticité d'itinéraire résulte donc d'une interaction intéressante entre les souvenirs visuels aversifs et appétitifs » ainsi qu'entre « l'apprentissage par évitement (une forme de renforcement négatif) et le renforcement positif » des circuits neuronaux de la mémoire, « ce qui correspond bien à notre compréhension actuelle des circuits d'apprentissage des insectesinsectes ». Ce mécanisme d'apprentissage est d'ores et déjà utilisé en laboratoire, par exemple sur la mouche drosophile.
Reste à intégrer ces résultats dans les modèles neuronaux afin de mieux comprendre le système nerveux des insectes.
