Évaluation de la locomotion et de la santé des onglons à la ferme au moyen de technologies d’intelligence artificielle

Aperçu du projet

Une évaluation de la locomotion régulière, précise, pratique et rapide demeure un défi important dans les fermes laitières. De plus, la détection précoce et précise des boiteries est importante, car elles ont un impact négatif sur le bien-être, la santé et la productivité des animaux. À cet égard, des outils basés sur l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser la détection des boiteries ont été étudiés au cours de la dernière décennie. Toutefois, la plupart d’entre eux n’ont pas réussi à générer des solutions pratiques, tandis que d’autres n’ont pas été évalués de manière approfondie par des groupes externes. Par conséquent, les producteurs laitiers canadiens sont toujours à la recherche de solutions pratiques pour les aider à mieux prévenir et gérer les boiteries dans leurs exploitations.

Dans le cadre de ce projet, l’équipe de recherche propose de tester la mise en œuvre dans des fermes laitières commerciales canadiennes de deux outils d’IA : un destiné à la détection automatisée des boiteries (CattleEye) et un autre à la détection automatique des lésions causées par la dermatite digitale (YOLO). Ces deux technologies sont actuellement sur le point d’être commercialisées, mais les recherches indépendantes sur leur utilité sont rares. Cette recherche permettra d’évaluer la précision et la faisabilité de l’utilisation de ces technologies d’IA dans le contexte des fermes laitières canadiennes (taille, conception, environnement) en les testant pendant 18 à 24 mois dans 10 fermes laitières commerciales. Les résultats permettront également de mieux comprendre comment les producteurs pourront se servir des données issues de ces technologies pour mettre en place une stratégie efficace de contrôle de la boiterie.

Que fera l’équipe de recherche?

L’objectif principal du projet est de tester la précision et la mise en œuvre dans des fermes laitières commerciales de deux technologies d’IA destinées à la détection automatisée des boiteries (CattleEye) et des lésions causées par la dermatite digitale (YOLO).

Les objectifs spécifiques sont les suivants :

• Tester la précision et la mise en œuvre du système de caméras automatisé de détection des boiteries CattleEye dans une variété de fermes laitières canadiennes et comparer ses résultats à l’évaluation visuelle de la locomotion utilisant l’échelle de 5 points.
• Tester la précision et la mise en œuvre du programme de détection automatique des lésions causées par la dermatite digitale YOLO dans une variété de fermes laitières canadiennes, et comparer ses résultats à ceux du processus qui consiste à faire une évaluation visuelle des lésions et à attribuer un pointage sur la base des stades M.
• Évaluer les associations entre les résultats du système CattleEye et le type et la gravité des boiteries et des lésions aux onglons affectant les animaux.
• Formuler des recommandations sur la facilité d’utilisation de ces technologies en fonction du type de ferme et de ses caractéristiques, ainsi que sur l’utilité et l’impact financier potentiels de leur mise en œuvre comparativement à la détection visuelle par les producteurs des boiteries et des lésions causées par la dermatite digitale.