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Deep Learning : une méthode de détection innovante pour les chaleurs et les vêlages

Actualité07/06/2021

A l’époque du Big Data et de l’expansion des bases de données numériques dans les élevages connectés, l’Intelligence Artificielle commence à trouver sa place. Cet ensemble de technologies va permettre d’améliorer et de proposer de nouveaux services d’aide à la décision aux éleveurs.

Medria® utilise à présent des méthodes d’Intelligence Artificielle telles que les réseaux de neurones profonds (Deep Learning) pour exploiter au mieux la quantité considérable de données de capteurs qui sont aujourd’hui disponibles. Ces réseaux de neurones apprennent à détecter des anomalies de comportement chez l’animal : leurs paramètres sont calibrés lors d’une phase dite d’ « apprentissage » à partir d’un jeu de données de référence. Ces méthodes permettent d’améliorer la détection des comportements d’intérêt chez l’animal (vêlages, chaleurs, etc.), sans avoir à les décomposer de manière explicite en une suite de mouvements élémentaires.
Ces méthodes offrent aussi l’avantage de pouvoir être améliorées au cours du temps, à mesure que de nouvelles données sont collectées.

Medria® a choisi le Deep Learning pour les deux derniers services mis au point en 2019 et 2020 : le service de détection d’activité autour du vêlage, Vel’Live® et l’amélioration du service de détections des chaleurs, Heat’Live® pour les vaches et génisses allaitantes. Ce choix a été motivé par le fait de valoriser les données collectées dans la plateforme FarmLife® pour permettre l’amélioration des services au fil du temps.

Enfin, ces techniques permettent de prendre en compte le contexte d’élevage, son évolution et les pratiques de l’éleveur au moment du vêlage ou au moment des chaleurs.