L’intelligence artificielle pour automatiser le pointage des veaux

Pour le consortium Animal 3D (1), le Space est devenu un rendez-vous incontournable. Déjà là en 2023 pour présenter son projet Pheno3D, le consortium est revenu lors de l’édition du salon de 2024, qui s’est déroulé du 17 au 19 septembre. L’occasion de dévoiler de premiers résultats prometteurs en race charolaise.

À partir d’un scanner tridimensionnel développé par 3D Ouest, entreprise française experte en imagerie, Pheno3D vise à automatiser l’analyse d’image 3D par l’intelligence artificielle pour collecter en temps réel le poids vif et les notes de pointages des jeunes bovins allaitants au sevrage.

De bons résultats en race charolaise

Le consortium Animal 3D a donc créé une intelligence artificielle pour traiter les images capturées par le scanner et prédire les phénotypes des animaux de manière automatisée. Les images 3D obtenues sont standardisées puis analysées pour en extraire 283 indicateurs tels que des hauteurs au garrot, des volumes ou des surfaces. Ce sont ces données qui sont présentées à l’intelligence artificielle, dont 80 % servent à entraîner le modèle et les 20 % restants sont utilisées pour évaluer la performance de l’intelligence artificielle.

« Il y a des méthodes statistiques bien connues pour évaluer des modèles. L’enjeu était aussi d’inclure la filière dans le projet et de travailler avec des métriques qu’ils ont l’habitude d’utiliser » pour faciliter la compréhension, explique Adrien Lebreton, chargé d’études en élevage de précision à l’Institut de l’élevage. C’est pourquoi deux indicateurs statistiques, l’homogénéité (fidélité à une référence) et la répétabilité des prédictions, ont été choisis puis convertis en note sur 20. Ce système de notation est identique à celui utilisé sur le terrain pour donner une note aux pointeurs. Les notes sont ensuite comparées aux mesures de poids vifs et de pointages réalisées par trois des meilleurs pointeurs de France.

Résultat, l’intelligence artificielle est capable de prédire le poids vif d’un bovin à partir d’image 3D avec une erreur de seulement 4 % et une répétabilité de 98 %. Et ce de manière automatisée. Concernant les mesures de pointage, que ce soit sur le développement squelettique (DS) ou musculaire (DM), les résultats sont prometteurs en race charolaise, tant en termes d’homogénéité que de répétabilité. « On est très content. Avec l’imagerie 3D, on a des performances qui sont similaires ou largement supérieures aux performances cibles données par notre comité de pilotage », souligne Adrien Lebreton.

Un challenge autour des aptitudes fonctionnelles

« Aujourd’hui, nous avons une méthode de traitement de l’image 3D et de prédiction des phénotypes qui est prête et performante », se félicite l’ingénieur de l’Idele, même s’il confesse que des voies d’amélioration sont possibles. Des travaux sont menés pour améliorer la qualité des images traitées et la posture des animaux lors du passage dans le scanner, en lien avec les acteurs du terrain. Le consortium a également démarré cette année un travail autour de la collecte automatisée des aptitudes fonctionnelles. L’ambition est d’intégrer les résultats au système d’indexation officielle. « Un gros challenge » qui est suivi de près par les organismes de sélection.

En parallèle, le consortium doit encore collecter les données sur quatre des dix races allaitantes pointées et analyser les résultats de l’intelligence artificielle. La suite logique du projet sera d’améliorer l’ergonomie du scanner et d’y intégrer l’intelligence artificielle pour obtenir un outil commercial permettant de visualiser les données directement sur le terrain. Le consortium nous donne donc rendez-vous l’an prochain au Space pour connaître les avancées du projet.