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2218. Bien-être animal

Bien-être - Comportement | Bien-être animal | Bovins laitiers | Elevage de précision | Santé animale

Machine Learning appliqué au suivi du comportement pour identifier maladies, états reproductifs et perturbations des vaches laitières

VEISSIER I. (1), LARDY R. (1), MIALON M.M. (1), RUIN Q. (1), ANTOINE V. (2), KOKO J. (2)

(1) Université Clermont Auvergne, INRAE, VetAgro Sup, UMR Herbivores, 63122 Saint-Genès-Champanelle, France
(2) Université Clermont Auvergne, CNRS, UMR 6158 LIMOS, Campus des Cézeaux – BP 10125, 63173 Aubiière cedex, France

RESUME
Le comportement d’un individu est très sensible à toute perturbation extérieure ou modification de l’état interne. Nous avons cherché à prédire et à classer un large éventail d’états de santé, de stress et d’états physiologiques à partir de l’activité quotidienne de vaches laitières. Nous disposions de six jeux de données (au total 122 000 vaches*jours). Les soigneurs notaient l’état des vaches : maladie, oestrus, vêlage, perturbations (manipulations, mélange). Les vaches étaient équipées de capteurs permettant d’estimer la durée des activités - manger, se reposer, dans les couloirs – à partir desquelles était calculé le niveau d’activité. Nous avons modélisé le rythme d’activité par des transformées de Fourier (Harmoniques 0 et 1). Si l’écart entre les modèles obtenus au cours de 2 séries de 24 h est supérieur à un certain seuil, il y a de fortes chances qu’un événement particulier soit survenu : maladie, stress, chaleurs, mise-bas. Le changement s’opère avant que les soigneurs repèrent l’évènement. Ensuite, nous avons appliqué le random forest à des attributs décrivant les séries d’activité de 24 h (minimum, maximum, moyenne, autocorrélations…). Nous classons correctement 99% des séries témoins (= quasiment pas de fausse alertes) et dans un épisode qui entoure une maladie ou un événement reproductif, la probabilité de classer correctement au moins une série varie de 94 à 100%. L’apprentissage automatique appliqué à des séries temporelles semble donc un outil très puissant pour analyser le comportement des animaux et diagnostiquer son état interne.

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