L’utilisation de l’intelligence artificielle en élevage est-elle une source d’inquiétude, un gadget de plus ou une piste sérieuse ? Voilà une question posée à l’ensemble des participants d’un webinaire dédié au projet Bepop organisé le 30 mai 2024 par l’Idele. C’est la « piste sérieuse » qui l’a emporté, avec 60 % des réponses.
Détecter tôt des anomalies comportementales
L’objectif de ce Casdar est d’aboutir à la création d’un outil capable de détecter précocement des anomalies dans le comportement des bovins. L’idée n’est pas de substituer l’IA au travail des éleveurs, mais bien de proposer un outil complémentaire aux observations humaines.
Ses premiers résultats ont été présentés par Agathe Cheype, responsable de projets en bien-être animal à l’Idele : « Il est parfois difficile d’observer les animaux en continu sans les déranger », rappelle-t-elle en préambule.
Comportements et postures : des indicateurs de l’état des bovins
Les taurillons à l’engraissement manifestent différentes postures et activités dans leur journée. Parmi les comportements les plus courants, on observe :
- les postures (coucher, debout) ;
- les activités d’ingestion (boire, manger) ;
- les déplacements ;
- les activités, comme les jeux de langue ;
- les interactions (lécher un congénère, lutter).
Ces comportements et leur fréquence d’apparition traduisent l’état des bovins et leur niveau d’adaptation aux conditions d’élevage.
Analyser des séquences vidéo et les traduire en indicateurs
Le projet Bepop teste l’intérêt de la surveillance vidéo couplée à un système automatisé d’analyse du comportement de taurillons à l’engraissement. Une fois le modèle d’IA entraîné, les données collectées par l’outil pourront être synthétisées sous la forme d’indicateurs tels que :
- le temps passé par posture dans la journée ;
- l’évolution des comportements pendant la période d’engraissement ;
- la nature et la fréquence des interactions entre les animaux d’une même case ;
- et peut-être même, un jour, les stéréotypies.
L’éleveur disposera alors de données nouvelles sur l’état de ses animaux à l’engraissement. Par exemple, l’indicateur « temps passé debout » donnerait une idée du respect du temps de repos. L’indicateur « temps passé à ingérer » pourrait quant à lui donner des indications en matière de concurrence à l’auge.
Un modèle d’IA entraîné à partir de vidéos annotées par des observateurs
Pour entraîner un modèle d’IA capable d’identifier les comportements des taurillons, l’Idele s’est basé sur l’observation de plusieurs bandes de taurillons à l’engraissement. 8 cases de charolais et 4 cases de limousins ont été filmées en journée avec des caméras « 2D couleur » qui servent habituellement à la surveillance. La période d’observation a couvert toute la période d’engraissement.
« Pour construire une base de données d’images et de vidéos, les séquences vidéo ont été annotées par un observateur formé et avec un éthogramme établi, puis elles ont été soumises à un algorithme de Deep learning, explique Agathe Cheype. La qualité de prédiction des comportements par l’algorithme est prometteuse. Le projet se poursuit jusqu’à mi-2024 et devrait permettre d’affiner encore la qualité de prédictions des premiers comportements testés. »
Aujourd’hui, l’outil est capable de prédire de manière fiable les postures debout et couché et l’activité « mange ».