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La détection automatique des boiteries : un pas vers l’élevage de précision

Les boiteries affectent de façon importante la santé des vaches laitières. Des capteurs associés à une modélisation du comportement des animaux, ont permis de détecter les boiteries à différents stades d’évolution. Ces travaux marquent les prémices dans la mise au point de systèmes automatiques contribuant au maintien des troupeaux en bonne santé.

Troupeau de vaches Montbéliardes en pature sur une prairie.. © © INRA, SLAGMULDER Christain
Mis à jour le 25/05/2016
Publié le 07/03/2016

Les boiteries, terme générique qui regroupe des affections de l’appareil locomoteur, sont extrêmement fréquentes chez les bovins. Elles constituent par leur occurence et leur importance économique la troisième maladie en élevage bovin après les problèmes de reproduction et les mammites. Ces pathologies d’origines diverses, qui altèrent les capacités de l’animal à se déplacer, ont des conséquences sur les performances des animaux (diminution de la production laitière suite à une baisse de la consommation d'aliment, de la fertilité) et peuvent entrainer une réforme prématurée de l’animal.  
Les boiteries sont détectées visuellement. Leur gravité est estimée en utilisant une échelle « Locomotion Score » ( « LS »), graduée de 1 pour le stade normal à 4 pour les boiteries les plus sévères. Consommatrices de temps et subjectives, les observations des animaux ne sont pas toujours fiables, surtout aux stades précoces de la maladie.

Dans le cadre du projet  DAIRY ICT, les chercheurs de l’unité MoSAR ont montré que les boiteries peuvent être détectées, en conditions réelles d’élevage, par des accéléromètres fixés sur les pattes des animaux.
La durée des différentes phases d’occupation de vaches (repos, marche, alimentation…) a été mesurée dans quatre fermes (élevage hors-sol). Par analyse statistique des données collectées, les chercheurs ont mis en évidence que les accéléromètres permettaient d’une part, d’enregistrer de façon fiable les mouvements des animaux et d’autre part, de déceler les différences de comportement entre les animaux plus ou moins atteints par les boiteries. Les mesures de l’accélération totale pendant la marche et la durée de marche semblent être les paramètres les plus significatifs pour détecter les signes précoces des boiteries (stade LS2) tandis qu’une agitation plus importante des animaux lorsqu'ils se tiennent debout à l'arrêt (piétinements, frottements contre les barrières) permettrait de diagnostiquer les états de boiteries avancés. Les chercheurs ont ainsi noté que les vaches au stade LS4 (le plus grave), passaient 40 minutes de plus par jour couchées et marchaient 6 minutes de moins que les vaches au stade LS1.

Ces résultats prometteurs ont été obtenus par l’enregistrement d’un seul paramètre (le mouvement des animaux). La technologie des capteurs évoluant très vite, les chercheurs ciblent aujourd’hui la mise au point de système de détection de boiteries intégrant en temps réel des données multivariées (utilisant des paramètres physiologiques et environnementaux). Ces paramètres conjugués permettront d’améliorer la détection des signes précoces de la maladie et de signaler aux éleveurs les animaux nécessitant une attention particulière.

La technologie développée présente un fort potentiel dans le cadre de la surveillance des animaux mais aussi pour sélectionner les animaux les plus robustes.

Contact(s)
Contact(s) scientifique(s) :

Département(s) associé(s) :
Physiologie animale et systèmes d’élevage
Centre(s) associé(s) :
Jouy-en-Josas

projet Dairy ICT

Le projet  Dairy ICT (Information and Communication Technology  in large and small dairy system) est un projet EraNet lancé en 2013 ( 7eme programme cadre) pour une durée de 36 mois. Ce projet a pour objectif de développer pour les éleveurs de bovins laitiers, des outils d’aide à la décision utilisant des technologies de l’information et de la communication (TIC) permettant d’améliorer le bien-être des animaux et la compétitivité des élevages.
Dairy ICT se focalise sur la mise au point de nouveaux capteurs permettant de :

  1. Détecter de façon non-invasive des marqueurs de stress dans la salive, la transpiration et les poils ;
  2. Analyser les mouvements des animaux pour détecter les boiteries sub-cliniques et surveiller les phases d’alimentation ;
  3. Diagnostiquer les acidoses sub-cliniques par analyse métabolomique du lait ;

Ce projet implique 6 partenaires académiques :

  • INRA, UMR0791 MoSAR Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (France)
  • TEAGASC (Irlande),
  • Université d'Aarhus (Danemark),
  • Université de Bern (Suisse)
  • Université de Copenhague (Danemark)
  • Université de Strathclyde (Royaume-Uni)

Pour en savoir plus : www.dairyict.org

Sources

  • Thorup, V. M., Munksgaard, L., Robert, P. E., Erhard, H. W., Thomsen, P. T., & Friggens, N. C. (2015). Lameness detection via leg-mounted accelerometers on dairy cows on four commercial farms. Animal, 9(10), 1704-1712.