1Malgré des controverses actuelles sur l'importance de la sélection de parentèle (e.g. Nowak et al., 2010 ; Abbot et al., 2011), des études empiriques ont démontré à plusieurs reprises son rôle majeur dans la détermination des relations sociales dans diverses sociétés animales (Clutton-Brock 2002 ; Silk 2002). Alors que le biais d’apparentement sur le comportement social est très répandu., les mécanismes proximaux qui sous-tendent la capacité à reconnaître ces individus apparentés restent peu étudiés, à l'exception des rongeurs de laboratoire (Mateo 2003 ; Penn & Frommen, 2010). Les groupes sociaux de primates non-humains sont caractérisés par la co-résidence d'individus partageant différents degrés d’apparentement et dont les liens sociaux sont variables (Silk et al., 2006). La plupart des groupes sont également caractérisés par des noyaux stables de femelles apparentées par la mère (matrilignées), des liens durables entre la mère et sa descendance, et une dispersion biaisée en faveur des mâles (Gouzoules & Gouzoules, 1987 ; Silk 2002). L’apprentissage des liens de familiarité par association sociale est certainement le mécanisme le plus important qui sous-tend la discrimination des apparentés maternels (Chapais & Berman, 2004). Cependant, comme la reproduction est souvent biaisée en faveur d’un ou de quelques mâles (e.g. Widdig et al., 2004), de nombreux individus engendrés par le même père naissent dans des matrilignées différentes. Bien que ces individus apparentés par le père soient moins familiers les uns des autres que les apparentés maternels, ils sont malgré tout capables de se reconnaître en tant qu’apparentés puisqu’ils forment des liens sociaux privilégiés entre eux (Widdig et al., 2001 ; Smith et al., 2003 ; Charpentier et al., 2007). Néanmoins, les mécanismes proximaux qui sous-tendent la discrimination des apparentés paternels restent mal compris (Widdig 2007). L’hypothèse de « phenotype matching » propose que les individus pourraient faire correspondre leurs propres traits phénotypiques, ou ceux d’apparentés connus, à ceux d'individus inconnus afin d’évaluer leurs relations d’apparentement avec ces derniers (Holmes & Sherman, 1983 ; Penn & Frommen, 2010). Ce mécanisme reste difficile à tester sans ambiguïté car les paires d’individus ne doivent jamais avoir interagies socialement avant l’étude afin de pouvoir exclure le processus confondant d'apprentissage direct de la familiarité (Widdig 2007).
2Dans cette étude, nous avons bénéficié d’un dispositif unique impliquant trois populations de mandrills- une société de type matrilinéaire présentant un fort biais de reproduction en faveur des mâles alphas (Charpentier et al., 2005a)- pour étudier le rôle potentiel des cris de contacts dans la reconnaissance des apparentés. Ces populations ont été étudiées au cours des 10 à 30 dernières années (e.g. Charpentier et al., 2005b ; Peignot et al., 2008) et leurs pédigrées ont été établis. De plus, ces populations sont historiquement liées : ainsi, certains individus des différents groupes sont apparentés génétiquement mais ne se sont jamais rencontrés, permettant d’exclure tout effet confondant de la familiarité. Cette situation unique nous a permis (i) d'étudier l'effet conjoint de l’apparentement génétique et de la familiarité sur les caractéristiques acoustiques des cris et (ii) de réaliser un test concluant sur le mécanisme de phenotype matching, en utilisant les vocalisations comme stimuli. En combinant des analyses acoustiques et des expériences de repasse (« playbacks »), nous démontrons que les vocalisations des mandrills contiennent des informations sur les liens d’apparentement génétique entre les individus qui sont capables de discriminer leurs apparentés de leurs non-apparentés sur la seule base de ces vocalisations.
3Cette étude permet ainsi de démêler les mécanismes d'apprentissage de la familiarité du véritable phenotype matching dans les processus de discrimination des apparentés. Nous démontrons également que les vocalisations des mandrills sont modulées par leur environnement social. Ce deuxième résultat est important dans le cadre de discussions récurrentes sur le déterminisme génétique versus les influences socialement acquises des structures des cris chez les primates non-humains. Leurs vocalisations sont encore considérées comme largement innées, avec peu de flexibilité dans la structure des cris ou leur utilisation (mais voir : Janik & Slater, 1997 ; Snowdon et al., 1997 ; Tomasello & Zuberbühler, 2002 ; Fischer, 2003 ; Hammerschmidt & Fischer 2008).
4Nous démontrons que la structure acoustique des cris de contact enregistrés chez 36 mâles et femelles mandrills (Tableau supplémentaire 1), présentant différents degrés d’apparentement génétiques et de familiarité (Tableaux supplémentaires 2 et 3), est plus similaire entre individus apparentés qu'entre individus non-apparentés, tout en contrôlant pour des effets potentiellement confondants (voir Méthodes), y compris la familiarité (calculée comme le nombre d'années passées dans le même groupe social). En effet, sur les sept variables acoustiques étudiées afin de caractériser la signature vocale des individus, l’apparentement génétique seul ou l’apparentement génétique en interaction avec la familiarité influencent quatre des cinq variables appartenant au domaine spectral et une des deux variables appartenant au domaine temporel (Modèle Linéaire Mixte - LMM ; Tableau 1 et Fig. 1 ; voir Méthodes). De plus, la distance acoustique entre paires d’individus dans l'espace défini par les deux premières composantes de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) calculée à partir des sept variables acoustiques transformées orthogonalement (distances acoustiques euclidiennes), est également influencée de manière significative par l’apparentement génétique en interaction avec la familiarité (LMM, N = 630 paires, F1,628 = 7.87, P = 0.0052 ; Tableau 1). La distance acoustique diminue avec la familiarité, mais cette diminution est plus prononcée lorsque l’apparentement génétique est faible (figure supplémentaire 1). En particulier, parmi les paires non-familières uniquement - celles qui n'ont jamais eu de contact social – les paires fortement apparentées sont aussi celles qui sont acoustiquement les plus similaires (Fig. 2a). Nos résultats indiquent, en outre, que la familiarité et l’apparentement génétique influencent différemment les paramètres acoustiques (Tableau 1). Bien qu'il soit peu probable que l'une des variables acoustiques soit entièrement innée ou acquise, certaines variables pourraient être plus influencées par l’apparentement génétique (caractéristiques « innées ») et devraient donc être moins flexibles que celles plus influencées par la familiarité (caractéristiques « acquises »). Par exemple, une variable représentant la modulation de fréquence moyenne (c'est-à-dire la Déviation Standard –DS- de la fréquence) devrait être plus plastique que la fréquence moyenne elle-même. Nos résultats sont en accord avec ce raisonnement : la SD de la fréquence est significativement influencée par la familiarité, alors que la fréquence moyenne (MOYENNE) est plus sensible au degré d’apparentement (Tableau 1).
Tableau 1
Prédicteurs des sept variables acoustiques. Les modèles linéaires généralisés mixtes (Proc GLIMMIX SAS V9.4) sont basés sur les distances acoustiques entre paires d’individus (distance Euclidienne calculée à partir des coordonnées individuelles obtenues grâce aux deux premières composantes de l’ACP), sur les différences absolues entre paires d’individus pour chacune des sept variables acoustiques étudiées, et leurs relations avec différentes variables explicatives (valeurs de F et P sont présentées). Les variables explicatives significatives (P ≤ 0,05) ou marginalement significatives (P < 0,10) sont indiquées en gras ou en italique (respectivement) après corrections de Holm-Bonferroni pour les tests multiples (les valeurs P ne sont pas corrigées). Les tests de rapport de vraissemblance (LRT) sont présentés pour comparer chaque modèle complet (avec tous les prédicteurs, y compris l'effet d'interaction de l’apparentement et de la familiarité - LRT1) avec le modèle nul correspondant, et chaque modèle complet (avec l'effet d'interaction) avec le modèle correspondant sans l’effet d'interaction (LRT2 ; les valeurs statistiques de test D et P sont toutes deux indiquées). Les modèles complets pour Q25 et DUREE ont obtenu d'aussi bons résultats que leurs modèles nuls associés ; le modèle complet avec effet d'interaction pour Q25 a donné d'aussi bons résultats que le modèle complet sans effet d'interaction.
Figure 1
Différences acoustiques au sein de chaque paire d’individus en fonction de leur degré d’apparentement génétique pour sept variables. Ces variables appartiennent au (a) domaine spectral (fréquence moyenne ‘MOYENNE’ en rouge, déviation standard de la fréquence moyenne « SD » en violet, premier quartile ‘Q25’ en orange, troisième quartile ‘Q75’ en bleu, écart interquartile ‘EI’ en vert) et (b) domaine temporel (durée du cri ‘DUREE’ en rose, intervalle entre les cris ‘ICI’ en vert clair). Pour des raisons de clarté, nous avons représenté les différences acoustiques moyennes (± e.s.m.) en fonction de trois niveaux d’apparentement. Les trois spectrogrammes (c) sur la droite de la figure illustre la similarité acoustique entre les cris selon l’apparentement : les mandrills 1 et 2 ne sont pas apparentés (r =0), les mandrills 1 et 3 sont apparentés (r =0.53)
Figure 2
Distances acoustiques, apparentement génétique et familiarité. Les distances acoustiques moyennes au sein de toutes les paires d’individus (gris clair ; a et b) et au sein des paires non-familières (a) ou non-apparentées (b ; gris foncé) sont représentées en fonction de leur apparentement génétique ou de leur familiarité (respectivement). Les distances acoustiques moyennes Euclidiennes sont calculées à partir des sept variables acoustiques qui sont représentées dans un espace à deux dimensions d’une ACP. Pour des raisons de clarté, nous avons représenté la distance acoustique moyenne (± e.s.m.) selon trois classes d’apparentement ou trois classes de familiarité (en années). Les nombres dans les barres représentent les effectifs de chaque classe.
5En restreignant l'ensemble des données aux paires strictement non-familières, le degré d’apparentement reste le seul prédicteur influençant les distances acoustiques (LMM, N = 191 paires, F1,189 = 9.42, P = 0.0026 ; Test du ratio de la log-vraisemblance (Log-Likelihood Ratio Test –LRT-) comparant le modèle complet au modèle nul : D = 19.3, P < 0.01 ; Fig. 2a). De plus, en restreignant les analyses aux paires d’individus non-apparentées, nous montrons que plus les paires étaient familières (avaient passé beaucoup de temps ensemble), plus elles présentaient des caractéristiques acoustiques similaires (LMM, N = 69 paires, F1,67 = 11.33, P = 0.002 ; LRT : D = 18.4, P < 0.01 ; Fig. 2b).
6Enfin, en considérant uniquement les demi-frères/sœurs maternels, les demi-frères/sœurs paternels et les paires de non-apparentés (N = 100 paires), nous montrons un effet significatif de la classe d’apparentement en interaction avec le degré de familiarité des paires : les demi-frères/sœurs maternels et paternels sont acoustiquement plus semblables que les paires de non-apparentés, surtout lorsqu'ils ne sont pas ou peu familiers (LMM, N = 100 paires, F3,95 = 4.86, P = 0.013 ; Tableau 2a ; Fig. 3). Toutefois, les demi-frères/sœurs maternels sont acoustiquement plus similaires que les demi-frères/sœurs paternels (Tableau 2b ; Fig. 3), malgré des coefficients d’apparentement génétique similaires (r ~ 0.25).
Tableau 2
Apparentement et distance acoustique. Le Modèle Linéaire Généralisé Mixte (Proc GLIMMIX SAS V9.4) est basé sur la distance acoustique Euclidienne entre paires d'individus comprenant uniquement les demi-frères/soeurs maternels (AM ; N = 10), les demi-frères/soeurs paternels (AP ; N = 21) et les non-apparentés (NA ; N = 69). Le modèle complet avec l'effet d'interaction entre familiarité et apparentement a) est statistiquement meilleur que le modèle nul (LRT : D = 39,8, P < 0,001) et le modèle sans effet d'interaction (D = 10,4, P < 0,01). Les différences des moyennes des moindres carrés b) sont présentées.
Figure 3
Distances acoustiques, relations d’apparentement et familiarité. Les distances acoustiques Euclidiennes moyennes au sein de toutes les paires (gris clair) et au sein des paires peu ou pas familières (individus qui ont vécu moins de trois ans ensemble ; gris foncé) sont étudiées en fonction de trois classes de familiarité (non-apparentés : NA ; demi-frères/sœurs maternels : AM ; demi-frères/sœurs paternels : AP). Les distances acoustiques Euclidiennes (± e.s.m.) sont calculées à partir des sept variables acoustiques qui sont représentées dans un espace à deux dimensions d’une ACP. Les nombres dans les barres représentent les effectifs de chaque classe.
7L'ensemble de ces résultats indique que les signaux vocaux des mandrills transmettent des informations fiables sur l’apparentement génétique, auxquelles s’ajoute une modulation de l’environnement social qui influence les caractéristiques acoustiques des individus. En effet, les individus non-apparentés mais familiers les uns des autres présentent des similitudes vocales. De plus, les demi-frères/sœurs maternels sont ceux qui partagent le plus de similarités acoustiques (bien que seule une tendance non significative soit observée par rapport aux demi-frères/sœurs paternels). En effet, ces apparentés maternels partagent des liens sociaux plus étroits que les apparentés paternels car ils naissent et vivent dans les mêmes matrilignées. L'environnement social (familiarité) et probablement les liens sociaux (apparentés maternels) peut donc moduler les caractéristiques de la voix, tout comme l'information génétique. Alors que la plasticité vocale individuelle est bien documentée chez les oiseaux chanteurs (Brainard & Doupe, 2002), les perroquets, les dauphins et les phoques (Janik & Slater, 1997), les études montrant une flexibilité guidée socialement dans les cris de primates sont encore rares (e.g. Marshall et al., 1999 ; Braune et al., 2005 ; Lemasson et al., 2011). A l'inverse, plusieurs études ont montré que le répertoire vocal des primates est figé et déterminé génétiquement. Par exemple, l'isolement social ou une surdité précoce n'empêchent pas les singes écureuils de produire spontanément l'ensemble du répertoire vocal de leur espèce (Winter et al., 1973). Les jeunes macaques élevés par des individus d'une autre espèce continuent à produire les cris propres à leur espèce (Owren et al., 1992). Chez les primates, les facteurs génétiques semblent donc déterminer le répertoire vocal général spécifique d'une espèce, mais les facteurs sociaux peuvent modifier certains cris, qui peuvent alors jouer un rôle de « badge social » (Snowdon et al., 1997), comme décrit chez les humains (Locke & Snow, 1997).
8Par des expériences de repasse, nous avons testé le mécanisme de phenotype matching en étudiant 101 paires émetteur-récepteur présentant différents degrés d’apparentement et de familiarité (Tableau supplémentaire 3). Nous montrons que les récepteurs répondent plus intensément (plus de mouvements du corps et de la tête vers le haut-parleur et plus de déplacements locomoteurs) aux cris d'émetteurs apparentés (Modèle Linéaire Mixte Généralisé-GLMM ; en contrôlant pour d’autres facteurs potentiellement confondants : F1,99 = 7.12, P = 0.010 ; Tableau 3 et voir Méthodes). En revanche, le degré de familiarité entre émetteurs et récepteurs n'influence pas les réponses comportementales de ces derniers (F1,99 = 0.83, P = 0.37). Lorsque l’analyse est restreinte aux paires émetteur-récepteur strictement non-familières (Tableau supplémentaire 3), l’apparentement génétique est le meilleur prédicteur des réponses des récepteurs : il y a deux fois plus de réponses comportementales induites par des cris provenant d'individus apparentés (r ≥ 0.25) que d'individus non-apparentés (GLMM ; N = 59, F1,57 = 3.67, P = 0.073 ; Fig. 4), bien que cet effet approche seulement le seuil de significativité en raison de la faible taille de l’échantillonnage.
Tableau 3
Prédicteurs des expériences de repasse. Le Modèle Mixte Linéaire Généralisé (Proc GLIMMIX SAS V9.4) est basé sur le nombre de mouvements réalisés en direction du haut-parleur. Les prédicteurs significatifs (P ≤ 0,05) sont indiqués en gras. Le modèle complet est statistiquement meilleur que le modèle nul (LRT : D = 44,3, P < 0,001). Il est à noter que le modèle incluant l'interaction entre l’apparentement et la familiarité ne donne pas de meilleur résultat que le modèle complet sans l'interaction (D = 0,02, P = 0,88).
Figure 4
Réponses aux expériences de repasse et apparentement génétique. Les réponses aux expériences de repasse (nombre moyen de mouvements dirigés vers le haut-parleur ± e.s.m.) sont montrées en fonction de l’apparentement génétique entre émetteur-récepteur pour toutes les paires d’individus (gris clair) et pour les paires non-familières (gris foncé). Pour des raisons de clarté, trois classes d’apparentement génétique ont été représentées. Les nombres dans les barres représentent les effectifs de chaque classe.
9L'importance de l’apparentement génétique dans la discrimination acoustique d’individus a également été récemment démontrée chez deux autres espèces de primates. En captivité, les femelles microcèbes (Microcebus murinus) répondent différemment aux cris de leur père qu’à ceux de mâles non-apparentés (Kessler et al., 2012) et les femelles macaques rhésus (Macaca mulatta) répondent également plus souvent aux cris de leurs demi-sœurs paternelles non-familières qu'à ceux de femelles non-apparentées (Pfefferle et al., 2014). Cependant, ces deux études n’ont pas pu écarter totalement les effets confondants de la familiarité. En effet, les femelles microcèbes et leur père testés avaient vécu ensemble pendant des périodes variables et les paires non-familières de femelles macaques, bien qu'appartenant à des groupes sociaux différents, vivaient sur la même petite île où les rencontres entre les groupes étaient fréquentes. Une familiarité entre les sujets ne peut donc être être totalement exclue. Notre étude sur les mandrills révèle donc un mécanisme proximal qui joue un rôle important dans les processus de discrimination de l’apparentement génétique, soutenant sans équivoque l'hypothèse de phenotype matching par des traits vocaux.
10En résumé, notre étude révèle que les vocalisations des primates peuvent être façonnées à la fois par des facteurs génétiques et par l'expérience sociale. Les cris de contact des mandrills contiennent des informations sur les liens génétiques et le degré de familiarité entre les individus. Les mandrills sont également capables de se fier uniquement à ces signaux vocaux complexes pour distinguer des individus non-familiers apparentés de non-apparentés. La production et la perception de ces signaux constituent donc une base fiable pour l'identification de l’apparentement génétique et l’expression de comportements biaisés en faveur d’individus apparentés. Parce que les mécanismes de phenotype matching reposent sur des systèmes de communication qui comprennent l'émission de signaux, leur transmission dans l'environnement, leur réception et leur traitement par des récepteurs (Hebets & Papaj, 2005), un codage ou un décodage imparfait peuvent se produire tout au long de la chaîne de communication. D'autres canaux de communication peuvent donc intervenir simultanément pour renforcer le signal. Les mandrills vivent dans de grands groupes sociaux comprenant plusieurs centaines d'individus et les signaux visuels et olfactifs peuvent signaler les relations d’apparentement à courte distance. En revanche, dans les habitats forestiers fermés, les signaux vocaux peuvent permettre aux individus d'ajuster leurs réponses comportementales à des émetteurs plus éloignés spatialement. Notre étude sur la discrimination acoustique des liens d’apparentement chez un primate de l'Ancien Monde révèle donc une versatilité discriminatoire inattendue malgré la complexité du signal, encore inconnue jusqu’alors.
11Nous avons étudié trois populations de mandrills vivant dans le sud du Gabon. Une population en semi-liberté, composée d’environ 200 individus, vit dans deux enclos forestiers contigus (9,5 ha) au Centre International de Recherches Médicales de Franceville (CIRMF). Le CIRMF abrite également une population captive composée de 13 individus (10 individus proviennent de la population en semi-liberté et trois sont des individus capturés dans la nature). La population captive est située à environ 1 km de la population en semi-liberté empêchant les individus des deux populations d’avoir des contacts acoustiques. Les individus captifs sont logés dans trois cages voisines (6,5 m x 7,5 m x 2,5 m) avec des contacts audios et visuels permanents entre eux. Chacun des trois sous-groupes est composé de deux à quatre femelles adultes et d'un à deux mâles adultes.
12Les populations captive et en semi-liberté proviennent toutes deux de 14 fondateurs sauvages non-apparentés qui sont arrivés au CIRMF en 1982-1984 (e.g. Setchell et al., 2005 ; Charpentier et al., 2007). Les individus captifs et en semi-liberté sont apparentés à différents degrés et certains individus apparentés n'ont jamais eu de contact social entre eux puisqu’ils ont continué à se reproduire au fil des années dans leur nouvel environnement. Enfin, une population sauvage composée d’environ 120 individus vit dans un parc privé au sud du Gabon (Parc de la Lékédi, Bakoumba). Environ 20 % des individus de cette population étaient issus de la population en semi-liberté du CIRMF, relâchée en 2002 et en 2006. A partir de 2002 des mâles sauvages adultes et subadultes ont immigré dans ce groupe et ont engendré des descendants avec les femelles relâchées et leurs descendants (Peignot et al., 2008). Les deux populations du CIRMF et la population sauvage contiennent donc des individus qui sont génétiquement apparentés à différents degrés mais qui ne se sont jamais rencontrés. Pour cette étude, nous avons enregistré les cris de 39 individus appartenant à la population en semi-liberté (N = 34) et à la population sauvage (N = 5). Un sous-ensemble de 36 individus a été utilisé pour les analyses acoustiques, incluant les cinq animaux sauvages (voir ci-dessous). Nous avons effectué des tests de repasse sur 13 récepteurs captifs (Tableau supplémentaire 2).
13Les individus des trois populations sont habitués à la présence humaine et sont identifiés individuellement grâce à un suivi quotidien des populations. Les suivis comportementaux nous ont permis de déterminer l'âge exact de tous les individus étudiés et d'attribuer un rang de dominance basé sur les approches et les évitements (Setchell & Dixson, 2002). Pour toutes les analyses ultérieures, nous avons considéré trois classes de rang de dominance (haut, moyen et bas rang).
14Tous les individus des trois populations de mandrills sont régulièrement capturés à l'aide d'injections intramusculaires d'anesthésiques administrés via des sarbacanes (e.g. Charpentier et al., 2005 ; Galbany et al., 2014) et des échantillons de sang sont collectés à chaque occasion. Les extractions d'ADN des globules blancs ont été réalisées à l'aide de kit QIAamp DNA Blood Mini Kits (Hilden, Allemagne) et le génotypage de microsatellites a été effectué à l'aide de 12 paires d'amorces (Charpentier et al., 2005). Les analyses de paternité ont été réalisées à l'aide du logiciel Cervus 3.0 selon des procédures décrites précédemment (Charpentier et al., 2005). Nous avons pu reconstituer le pedigree complet de tous les individus étudiés, en remontant jusqu'à la génération des animaux fondateurs qui étaient tous non-apparentés (quatre à cinq générations maternelles au total). Nous avons également reconstitué le pedigree complet de chacun des cinq animaux sauvages échantillonnés, tous issus de la population en semi-liberté. Pour chaque paire (émetteur-émetteur pour l'analyse acoustique et émetteur-récepteur pour l'analyse des repasse), nous avons donc pu attribuer un coefficient exact d’apparentement génétique. Par exemple, les paires mère/enfant étaient apparentées à 0,5. Cependant, la plupart des paires étudiées étaient apparentées à la fois par la lignée paternelle et par la lignée maternelle (dit « d'origine mixte », voir Tableau supplémentaire 3) en raison d’une migration limitée de mâles en captivité et en semi-liberté et de la consanguinité qui en résultait. La taille de l’échantillonnage a permis de distinguer les paires non-apparentés des demi-frères/sœurs paternels et maternels uniquement pour les analyses acoustiques. Dans ces analyses, les demi-frères/sœurs paternels ne provenaient pas de la même matrilignée et les demi-frères/sœurs maternels ne partageaient pas un père commun. En revanche, dans les analyses des repasse, la taille limitée d’échantillonnage n'a pas permis d'examiner les différences entre différentes classes d’apparentement.
15Dans toutes nos analyses, nous avons également pu contrôler pour le degré de familiarité entre les individus. Deux individus ont été considérés comme familiers au moindre contact social qu’ils ont pu avoir au cours d'une étape de leur vie. Les individus familiers de notre étude ont passé entre 6 mois et près de 23 ans ensemble (aucune paire familière n'a vécu moins de 6 mois ensemble ; moyenne ± SD pour toutes les paires étudiées : 4,5 ± 4,3 ans). Dans les analyses suivantes, nous avons considéré le nombre d'années passées dans le même environnement social, arrondi au nombre entier supérieur le plus proche, comme une estimation conservatrice de la familiarité. Toutefois, étant donné que certaines paires étaient familières les unes des autres il y a plusieurs années (puis se sont séparées par la suite), tandis que d'autres ne l'étaient que depuis quelques années ou le sont toujours, nous avons refait toutes les analyses en utilisant la familiarité ancienne ou récente comme variable explicative. L’ancienneté de la familiarité n'a eu d'impact ni sur les paramètres acoustiques étudiés ni sur les réponses aux expériences de repasse (Note supplémentaire 1).
16Cette étude est conforme aux protocoles éthiques approuvés par l'institution CENAREST (numéro d'autorisation : AR0003/12/MENESRSIC/CENAREST/CG/ CST/CSAR). La recherche a respecté les exigences légales du Gabon pour le traitement éthique des primates non-humains.
17En avril 2013, nous avons enregistré les cris de contact (« kakak ») de 36 mâles et femelles mandrills (Tableaux supplémentaires 1 et 2). Ces cris sont naturellement produits par les femelles de tous les âges et les mâles non adultes lorsque le groupe commence à se déplacer, et plus généralement lorsque les individus ont besoin de savoir où se trouvent leurs congénères (voir aussi Kudo, 1987). Typiquement, ces cris sont émis en séquence (en moyenne huit cris par séquence [2-21], N = 84 séquences ; Fig. 1 et Fichiers audio supplémentaires 1-3). Les cris de contact des mandrills ont un large spectre de fréquence avec une structure harmonique plus ou moins visible (Fig. 1). Ils sont de courte durée (moyenne ± SD : 33 ± 9 ms) et peuvent être modulés en fréquence et en amplitude (Tableau supplémentaire 1). Les cris de contact ont été enregistrés avec un microphone ultra directionnel Sennheiser MKH70 connecté à un enregistreur numérique H4n ZOOM (résolution : 16 bits ; taux d'échantillonnage : 44,1 kHz ; format Waveform Audio File). Les enregistrements ont été effectués lors d'observations directes des mandrills lors de leur recherches de nourriture dans les sous-bois ouverts de la forêt pour la population sauvage et d’une plateforme d'observation aux heures de nourrissage pour la population en semi-liberté. Les enregistrements ont tous été effectués de 5 à 10 mètres de l'émetteur, sans obstacle entre lui et le microphone. L'identité de chaque émetteur était immédiatement contrôlée grâce à un observateur entrainé.
18Nous avons extrait les paramètres temporels et spectraux de 526 cris issus de 84 séquences de cris de contact émis par les 36 individus (moyenne ± DS : 14.6 ± 10.3 cris par individu, [3-41] ; 2.4 ± 1.4 séquences par individu, [1-6]). Les individus pour lesquels nous avons obtenu un petit nombre de cris n'étaient pas plus ou moins apparentés aux autres individus de l'étude qu’attendu au hasard, il est donc peu probable qu'ils aient biaisé nos résultats. Les cris ont été analysés à l'aide d'un script R écrit à partir du package 'Seewave' version 1.6.7 (Sueur et al., 2008), spécialement dédié au traitement de sons. Nous avons minutieusement vérifié chaque cri en visualisant son spectrogramme grâce au logiciel PRAAT (version 5.3.56 DSP package, conçu par P. Boersma et D. Weenink, Université d'Amsterdam, Pays-Bas, www.praat.org) afin de s’assurer de l'absence de bruit de fond parasite (oiseaux, insectes, autres mandrills). Lorsque cela s'avérait nécessaire, nous avons sélectionné manuellement le moment précis du début et/ou la fin des cris à cibler par le script et avons écarté les mesures des cris pour lesquels un bruit de fond parasite venait se superposer. Nous avons exécuté le script dans la bande de fréquence 120 - 5.000 Hz.
19Notre script mesurait sept variables acoustiques pour chaque cri analysé. Ces variables décrivent la structure acoustique dans les domaines temporel et spectral et sont généralement utilisées pour évaluer les signatures vocales (Vignal et al., 2004 ; Ey et al., 2007). Deux variables appartiennent au domaine temporel (en ms) : la durée totale des cris (ci-après : DUREE) et la durée du silence (intervalle inter-cris : ICI) entre la fin du cri précédent et le début du cri considéré. Trois variables spectrales décrivent la distribution de l'énergie sur la durée du cri (en Hz) : la valeur de la fréquence à la limite supérieure du premier quartile d'énergie (Q25), la valeur de fréquence à la limite supérieure du troisième quartile d'énergie (Q75) et l'écart interquartile (IQR). Enfin, nous avons considéré deux paramètres spectraux supplémentaires (en Hz) : la fréquence moyenne du spectre du cri (MOYENNE) et l'écart-type de la fréquence moyenne (DS). Pour chacune de ces sept variables acoustiques, nous avons effectué des analyses statistiques en tenant compte des différences absolues entre toutes les paires d'individus impliquant les 36 émetteurs (N = 630 paires). Afin d'obtenir des mesures acoustiques en deux dimensions pour chaque cri, nous avons réalisé une Analyse en Composantes Principales (ACP) sur les variables numériques avec le logiciel Statistica 6 (Statsoft Inc., 2001). Nous avons considéré les deux premiers facteurs de l'ACP (représentant 68.6 % de la variance totale) comme les coordonnées des cris. La première composante était principalement expliquée par Q75 (28.6 %) et MOYENNE (25.5 %) et la deuxième composante par Q25 (46,6 %). Pour chaque individu, nous avons ensuite calculé une mesure acoustique moyenne (ou barycentre) à partir des coordonnées de tous ses cris. Enfin, nous avons calculé la distance acoustique euclidienne entre les individus pour chaque paire d’individus à partir de leurs coordonnées individuelles.
20En résumé, pour chaque paire d’individus, nous avons obtenu huit valeurs : une différence absolue moyenne pour chacune des sept variables acoustiques et une distance acoustique euclidienne. Pour étudier l'effet du degré d’apparentement génétique (allant de 0 à 0.69 entre les sujets de l'étude) et de la familiarité (allant de 0 à 23 ans) sur ces caractéristiques acoustiques, nous avons d'abord effectué des modèles mixtes linéaires généraux (LMM, Proc GLIMMIX, SAS v9.4) avec une erreur de type Gaussienne. La normalité des résidus a été atteinte après avoir appliqué les transformations suivantes. Nous avons considéré la raciné carrée des variables acoustiques suivantes : la distance acoustique euclidienne, MOYENNE, Q25, Q75, IQR et DUREE, le log-népérien de ICI. La variable DS n'a, quant à elle, pas été transformée. Nous avons également considéré les prédicteurs suivants comme variables potentiellement confondantes : l'appartenance ou non de deux individus d’une paire à la même population (variable discrète codée 0 ou 1), la composition sexuelle de la paire (variable discrète codée FF, MF ou MM), la différence d'âge (différence d'âge absolue entre les deux individus d'une paire) et la différence absolue de rang de dominance (variable continue allant de 0 à 2 ; voir ci-dessus). Nous avons également considéré l'identité des deux émetteurs comme deux effets aléatoires. Ensuite, nous avons effectué deux autres LMM basés sur la distance acoustique, en restreignant nos données d'abord aux paires strictement non-familières, puis aux paires strictement non-apparentées. Dans une dernière analyse, nous avons exploré plus en avant l'effet de l’apparentement génétique sur la distance acoustique pour un sous-ensemble de paires comprenant des mandrills non-apparentés, des demi-frères/sœurs paternels et des demi-frères/sœurs maternels, comme décrit ci-dessus. Nous avons comparé ces trois classes d’apparentement grâce aux différences des moyennes des moindres carrés (procédure lsmeans, SAS v9.4).
21Chaque fois que cela était nécessaire, nous avons appliqué les corrections de Holm-Bonferroni pour les tests multiples (voir Tableau 1). Pour ces LMM, nous avons également vérifié que les modèles avec tous les prédicteurs étaient significativement meilleurs que les modèles dits nuls (c'est-à-dire les modèles ne considérant que l'intercept et les effets aléatoires), en utilisant les tests du ratio de la log-vraisemblance (Log-Likelihood Ratio Tests LRT ; Dobson 2002). Enfin, nous avons vérifié l'absence de colinéarités et de multicolinéarités entre les prédicteurs à l'aide des critères d'inflation de la variance (Proc REG, SAS V9.4 ; VIF < 2 dans tous les cas). Nous avons également vérifié la stabilité des modèles en excluant aléatoirement des données.
22Nous avons sélectionné les cris de contact de 19 femelles adultes (N = 23 séquences ; Tableau supplémentaire 4) en fonction de leurs liens d’apparentement et de leur familiarité avec les récepteurs de l’expérience (Tableaux supplémentaires 2 et 3). Les séquences de cris duraient en moyenne 984 ± 184 ms et comprenaient 9.6 ± 3.6 cris, chaque cri étant espacé en moyenne par 71.9 ± 41.1 ms de silence. La fréquence MOYENNE des cris était de 1 774 ± 284 Hz. Les séquences ont été diffusées deux fois avec un intervalle de 8 s. Cette stratégie de codage basée sur la redondance des signaux vise à augmenter l'attention du récepteur (Bradbury & Vehrencamp, 2011). Les séquences ont été préparées à l'aide du logiciel GoldWave v5.68 et leur intensité a été normalisée.
23Tous les récepteurs (N = 13 ; Tableau supplémentaire 2) appartenaient à la population captive et ont été testés dans leur environnement social habituel (voir ci-dessus) afin de ne pas perturber ou stresser les animaux en les isolant temporairement. Au début des repasse, tous les récepteurs étudiés étaient déjà habitués à notre présence et au matériel utilisé et ne présentaient aucun signe visible de perturbation. Comme les récepteurs n'étaient pas isolés acoustiquement les uns des autres, nous avons soigneusement programmé les expériences de repasse pour tester les différents types de relations (génétiques et sociales) tout en limitant le nombre de sessions de repasse pour éviter l’habituation. Au total, nous avons réalisé 36 sessions de repasse et examiné les réponses comportementales de 101 paires émetteur-récepteur. Les relations d’apparentement et de familiarité entre l'émetteur et le récepteur étaient précisément connues pour chaque paire. Afin d'optimiser le nombre de sessions de repasse, trois ou quatre observateurs, naïfs quant aux liens d’apparentement et de familiarité des paires émetteur-récepteur, se tenaient autour des cages à environ 1.5 m des enclos pour suivre les récepteurs, qui leur étaient assignés au hasard. Chaque observateur a suivi plusieurs fois chaque récepteur avec différentes combinaisons d’apparentement et de familiarité entre l'émetteur et le récepteur. À l'aide de dictaphones, nous avons ainsi enregistré simultanément les réponses comportementales de trois à quatre récepteurs. Toutes les réponses comportementales ont ensuite été codées par une personne qui était également naïve quant aux questions de recherche. A chaque session, les positions des observateurs, du microphone (microphone ultra directionnel Sennheiser MKH70) sur trépied et du haut-parleur (connecté à un ordinateur portable) ont été modifiées pour éviter l'habituation des récepteurs. Le haut-parleur était caché dans la végétation, à la lisière de la forêt, aléatoirement à quatre endroits possibles autour des cages (8 à 12 m de distance). Les séquences de cris ont été diffusées à l'amplitude naturelle (73±1 dB SPL mesurée à 1 m avec un sonomètre Bioblock Scientific). Elles étaient diffusées à l'aide d'un haut-parleur amplificateur portable Premio 8 (70 W, réponse en fréquence : 70 Hz à 20 kHz). Les sons étaient diffusés lorsque les récepteurs n’étaient impliqués dans aucune interaction sociale. L'analyse des données de repasse a révélé que la réponse de chaque récepteur était indépendante des réponses des autres récepteurs testés.
24Afin d'éviter l’association entre la présence des observateurs et le son diffusé, nous avons réalisé des « sessions fictives » au cours desquelles les observateurs étaient équipés du matériel d'enregistrement et se tenaient près des cages pour enregistrer les données comportementales des individus testés. L'ensemble du matériel expérimental était aussi en place de manière à imiter les conditions des sessions réelles de repasse. Trois jours avant le début de la première session de repasse, nous avons effectué ces sessions fictives deux fois par jour, tous les jours. Nous avons ensuite effectué de telles sessions fictives aléatoirement pendant toute la durée de l'expérience.
25Pendant un mois, quatre sessions de 30 minutes chacune ont été réalisées chaque jour. Deux sessions avaient lieu à midi et deux sessions à 16h00 (après le repas des mandrills). Deux sessions consécutives étaient séparées par une pause de 20 min. Le nombre et l'ordre des sessions de repasse étaient aléatoires, allant de zéro (seules des sessions fictives étaient réalisées) à trois sessions par jour (avec une session fictive). Si une même séquence de cris devait être diffusée plus d'une fois, les deux sessions étaient réalisées à au moins 2 jours d'intervalle. La plupart des séquences ont été utilisées une seule fois (60.9 % des séquences), les autres ont été diffusées deux fois (30.4 %). Seules deux séquences (4.3 %) ont été jouée trois et cinq fois respectivement.
26Pour évaluer l'intensité de la réponse des récepteurs, nous avons enregistré tout changement de leur activité comportementale pendant la minute suivant le stimulus, une période de temps qui permettait aux récepteurs de revenir à leur activité de base. Les changements d'activité comprenaient les déplacements et les changements de postures tels que les mouvements du corps et de la tête (par exemple, tourner la tête, se lever, s'asseoir et poser les bras sur la barrière) et leur direction (vers le haut-parleur ou toute autre direction).
27Pour étudier les facteurs expliquant l'intensité des réponses des récepteurs (nombre total de mouvements du corps et de la tête dans la direction du haut-parleur), nous avons réalisé un Modèle Linéaire Mixte Généralisé (GLMM, Proc Glimmix, SAS v9.4) avec une distribution de type binomiale négative et une fonction de lien logit pour données de comptage, car ces données étaient légèrement sur-dispersées par rapport aux attentes d’une distribution de Poisson (variance > moyenne). Nous avons inclus comme effets fixes le coefficient d’apparentement entre l'émetteur et le récepteur (allant de 0 à 0.5) et leur degré de familiarité (nombre d'années passées dans le même environnement social, allant de 0 à 11 ans). Nous avons également pris en compte plusieurs caractéristiques du récepteur, notamment son sexe (M/F), son âge et son rang de dominance (Tableau supplémentaire 2). Le rang de dominance a été considéré comme une variable discrète où le rang d'un mâle était soit 1 (dominant) soit 2 (subordonné) car il n'y avait jamais plus de deux mâles dans un groupe social, et où le rang d'une femelle allait de 1 (dominant) à 3 (subordonnée). En outre, nous avons pris en compte les caractéristiques des émetteurs, notamment la population d’origine (variable discrète codée 0 ou 1), ainsi que l'âge et le rang de dominance (tous les émetteurs étaient des femelles). Le rang de dominance des émetteurs était une variable discrète allant de 1 à 3 comme décrit ci-dessus (Tableau supplémentaire 2). Nous avons également inclus le nombre cumulé de fois qu'une séquence donnée de cris provenant d'un même émetteur a été diffusée au cours des 30 jours de la période expérimentale (variable continue allant d’une à cinq fois, voir ci-dessus). Cette variable était fortement corrélée au nombre de fois qu’un récepteur avait été exposé aux repasses (à savoir le nombre de sessions de repasse déjà diffusées), rappelant l’effet d'habituation. Ce nombre cumulé de fois où les animaux ont été exposés aux repasse a montré le même effet que le nombre d'émissions de la même séquence de cris et n'a eu aucun effet sur les résultats de nos variables d’intérêt (Note supplémentaire 2). Ainsi, nous avons choisi de garder le nombre d'émissions d'une même séquence de cris dans notre analyse comme effet fixe. Nous avons également considéré le nombre de mouvements du corps et de la tête vers une autre direction que le haut-parleur afin de corriger l'éventuelle hyperactivité de certains récepteurs. Enfin, nous avons tenu compte de l'identité des récepteurs (N = 13), de l'identité des émetteurs (N = 19) et de l'identité des sessions de repasse (N = 36) comme trois effets aléatoires.
28Sur 19 émetteurs, seuls quatre individus avaient deux séquences différentes de cris, ce qui exclut l'utilisation d'un effet aléatoire supplémentaire de type « identité de la séquence de cris ». Nous avons cependant effectué deux analyses supplémentaires. Premièrement, nous avons refait l'analyse de repasse en utilisant l'identité de la séquence de cris comme effet aléatoire plutôt que l'identité de l'émetteur. Deuxièmement, nous avons restreint notre ensemble de données à un seul cri par individu (choisi au hasard), ce qui a conduit à une situation exempte de pseudo-réplication. Dans les deux cas, les résultats n'ont pas changé qualitativement (Note supplémentaire 3).
29Comme précédemment, nous avons vérifié que les modèles complets étaient significativement meilleurs que les modèles nuls en utilisant les tests du ratio de la log-vraisemblance LRT. Nous avons également vérifié l'absence de colinéarités et de multicolinéarités entre les prédicteurs (variance de l'inflation < 2 pour tous les prédicteurs). Nous avons vérifié la stabilité des modèles en excluant aléatoirement certaines données. Enfin, pour l’analyse des tests de repasse, nous n'avons pas remplacé l’apparentement génétique par des classes d’apparentement en raison des nombreuses ascendances mixtes (paternelles et maternelles). Nous avons donc relancé notre modèle en considérant uniquement les paires non-familières qui ne s’étaient jamais rencontrées au cours de leur vie.
30Les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêt.
31Nous remercions l'ancien manager du projet Mandrillus, Sylvère Mboumba, et les assistants de terrain Serge Bikoumou, Alex Boda, Fiacre Itsoma, Ardiless Moandza, Fred Makaba et Pacelle Bomo pour leur aide lors de la collecte des sons. Nous remercions également Aurore Balaran, Morgane Brunel et Marina Koumba pour leur assistance pendant les expériences de repasse ainsi que le personnel du centre de primatologie du CIRMF. Nous sommes reconnaissants à Benoît Quintard pour la photographie du mandrill. Les commentaires de Nicolas Mathevon, Doyle McKey, Solveig Mouterde et Timo Brockmeyer ont contribué à l’amélioration des versions antérieures de ce manuscrit. Cette étude a été financée par une subvention de la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, KA 1082-20-1) à M.J.E.C. et P.M.K. et par des subventions dans le cadre des programmes 'Station d'Etudes en Ecologie Globale' (INEE-CNRS) et ‘Laboratoire International Associé (CIRMF et INEE-CNRS) à M.J.E.C. L'équipement acoustique et vidéo a été financé par le CNRS et l'Université de Lyon/Saint-Etienne.
32Cette étude a été approuvée par une autorisation du CENAREST (numéro de permis :
33AR0052/12/MENESTFPRSCJS/CENAREST/CG/CST/CSAR). Il s'agit du projet Mandrillus publication numéro 4.
34Nous remercions également Marie-Anne Buvry et Floriane Fournier pour leur assistance dans la traduction en français de l’article original.