MoSBReal : un dispositif pour l’enregistrement et le suivi automatisé des postures de la truie allaitante

Le comportement d’une truie dépend de différentes caractéristiques qui relèvent de sa santé, son bien-être, ses qualités maternelles, ou son niveau de production (Weary et al., 2009). La mesure du comportement, automatisée et sur du long terme constitue un défi majeur pour la production porcine, qui amorce la transition vers des logements où la truie allaitante est plus libre de ses mouvements, avec le passage en case libre. Les avancées technologiques concernant les capteurs et l’intelligence artificielle permettent d’explorer de nouvelles questions en élevage. En particulier, l’analyse d’images permet le suivi non invasif des animaux et, à terme, de mesurer différents aspects du comportement (Oliveira et al., 2021). Même si le suivi individuel d’animaux élevés en groupes constitue encore un défi, l’utilisation de l’analyse d’images pour les animaux isolés est une solution pertinente. Grâce notamment aux réseaux de neurones convolutifs (CNN), il est possible, à partir d’une image, de classifier le comportement (la posture, l’activité etc.), ou de détecter la localisation d’un animal dans un espace donné. Des CNN, souvent développés par des grandes entreprises, disponibles en ligne gratuitement, possèdent des architectures performantes, mais doivent être reparamétrés pour adapter leur utilisation à des objectifs spécifiques, notamment pour le suivi du comportement des animaux en élevage. Il est également nécessaire de développer des solutions adaptées au contexte de l’élevage, tout en limitant les coûts. L’objectif de ce projet était de concevoir (1) un CNN adapté à l’estimation des postures chez la truie allaitante bloquée dans une case de mise bas, et (2) d’embarquer ce CNN dans un dispositif conçu pour être utilisé en élevage porcin.