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Les mathématiques au service de la santé des vaches laitières

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Travailler avec des entreprises d’élevage de précision et équiper les vaches de capteurs de position ou d’accéléromètres seront nécessaires pour déployer cette innovation. © I. Veissier

Un nouveau modèle mathématique permet de détecter précocement les anomalies du comportement des vaches laitières, à partir de données collectées par des capteurs.

En se nourrissant des données collectées par des capteurs de positionnement ou d’activité, un modèle mathématique (1), élaboré par Inrae et l’université Clermont Auvergne, alerte sur une modification anormale de l’activité des laitières, potentiellement imperceptible pour l’homme. « L’identification des troubles du rythme biologique pourrait servir à détecter précocement les cas de maladie ou de stress », indiquent les chercheurs, dans une publication diffusée fin 2020.

La méthode a été développée à partir de quatre jeux de données, suivant 800 laitières issues de trois fermes aux conduites variées. Un système de géolocalisation en temps réel, sur le collier des vaches, a permis de suivre leurs allées et venues : « manger », « se reposer » ou « dans les allées. » Le niveau d’activité horaire d’un animal résulte du temps passé dans chacune de ces occupations.

Les vaches ont ensuite été représentées par des séries chronologiques glissantes de trente-six heures. Au-delà d’un certain seuil, l’outil peut alerter sur une modification anormale de l’activité d’un animal, entre deux intervalles étudiés.

En parallèle, les éleveurs et techniciens des trois fermes ont enregistré les événements relatifs à la santé ou au stress des vaches, dès qu’ils ont été observés. Les chercheurs ont étiqueté des jours dits « anormaux » autour de ces événements. L’objectif étant que ces journées effectivement anormales soient identifiées comme telles par l’outil, au moins partiellement.

Peu de fausses alertes

Le modèle mathématique sort moins de 20 % de fausses alertes… Qui n’en sont peut-être pas puisque « certains événements [comme les maladies subcliniques] peuvent ne pas avoir été enregistrés par les éleveurs. » Concernant les alertes avérées, le taux de détection varie. Plus de 90 % des vêlages, chaleurs et boiteries ont été décelés par l’outil. La détection est également fiable pour les mammites (84 %) et les autres maladies inflammatoires (88 %). Toutefois, le modèle peine sur celle des acidoses (69 %) et du stress (de 60 à 70 %). « Les animaux ne souffrent pas toujours lorsque leur pH ruminal est bas », relèvent les experts. Quant au stress, « tout dépend de la manière dont les vaches sont manipulées, de la douleur. »

La méthode « est susceptible de détecter des anomalies dues à des maladies ou à un vêlage un ou deux jours avant l’apparition des signes cliniques. » Les irrégularités causées par un stress sont généralement repérées dans la journée.

Pour l’heure, l’outil alerte mais ne pose pas le diagnostic. « Cela pourrait inciter les éleveurs à accorder une plus grande attention aux animaux présentant des alertes et éventuellement faire appel à un vétérinaire », concluent les chercheurs, qui poursuivent leurs investigations pour relier des profils d’anomalies à des événements précis.

A. Courty

(1) Basé sur la méthode FBAT pour « Fourier-Based Approximation with Thresholding ».

Diverses applications

Ce nouvel outil, toujours en cours de perfectionnement, offre de belles perspectives. Dans un premier temps, « il faut que les entreprises d’élevage de précision s’en saisissent » pour en faire bénéficier les éleveurs, indique Isabelle Veissier, de l’Inrae. Sur le plus long terme, la méthode « pourrait être utilisée comme une mesure globale de la santé animale et de l’état de stress » ou « pour phénotyper les animaux en fonction de leur sensibilité aux événements stressants. »

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