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Tout au long de l’histoire, l’agriculture a connu de nombreuses révolutions, depuis la pratique ancienne de la domestication des animaux et des plantes il y a des milliers d’années jusqu’à la mise en œuvre de techniques agricoles innovantes telles que la rotation des cultures il y a quelques siècles.
Nous assistons aujourd’hui à une nouvelle révolution, alimentée par le développement rapide et la popularité croissante de l’intelligence artificielle (IA). Les outils d’IA gagnent en popularité auprès des agriculteurs, car ils se comportent comme des assistants de haute technologie qui les aident dans leurs activités quotidiennes.
Qu’est-ce que l’IA?
En bref, on peut considérer l’IA comme le cerveau d’un système informatique, qui aide les machines à imiter les compétences humaines liées à l’intelligence, telles que la capacité de voir, de comprendre et de répondre au langage parlé ou écrit, d’analyser des données, etc.
Il est important de noter que les outils d’IA se présentent sous tous les formats et toutes les formes. Ils englobent un large éventail de technologies, telles que les applications pour téléphones intelligents, les systèmes de caméras, les équipements de laboratoire, les lactomètres, les identifiants d’oreilles, les bolus et bien d’autres encore, généralement intégrés à des logiciels d’accompagnement.
En tant qu’agriculteur, comment dois-je envisager ces technologies?
Les agriculteurs sont confrontés au défi de sélectionner les solutions les plus adaptées à leurs besoins spécifiques, en tenant compte de facteurs tels que la taille de leur exploitation, leur budget et la compatibilité des outils envisagés avec leur infrastructure existante. La courbe d’apprentissage associée à l’adoption des technologies d’IA est un élément essentiel à prendre en compte. Les fermes laitières peuvent avoir besoin d’investir du temps et des ressources dans la formation pour exploiter pleinement le potentiel des solutions d’IA. Dans certains cas, les éleveurs devront apprendre à interpréter les informations générées par ces technologies et à les traduire en actions.
En règle générale, tenez compte du nombre d’heures que vous devrez consacrer à l’apprentissage de ces nouvelles technologies, de votre degré d’aisance avec elles, des gains estimés associés, et pensez à toute perturbation potentielle des routines et des flux de travail établis.
Il est également utile d’aborder le processus d’intégration avec discernement. Cela implique de demander conseil à d’autres producteurs qui utilisent déjà l’intelligence artificielle et peut-être de commencer par des mises en œuvre à plus petite échelle avant de s’engager dans des changements importants. Les projets pilotes peuvent aider les agriculteurs à évaluer l’impact de l’IA sur leurs activités sans exposer l’ensemble de l’exploitation à des risques.
Une autre considération importante est la durabilité et la viabilité à long terme des outils d’IA. Les outils d’IA actuels pourraient devenir obsolètes au fil du temps. Les agriculteurs doivent évaluer non seulement les avantages immédiats, mais aussi la longévité de ces solutions. Les préoccupations relatives aux mises à jour permanentes, à l’obsolescence potentielle et à la rentabilité globale de l’adoption de systèmes d’IA doivent être soigneusement évaluées en relation avec les bénéfices escomptés. Étant donné la nature dynamique de la technologie, des mises à jour régulières sont souvent nécessaires pour faire face à l’évolution des défis, améliorer les fonctionnalités et rester en phase avec les normes du secteur. Les producteurs doivent savoir si les fournisseurs de systèmes d’IA sont susceptibles de poursuivre leurs activités en proposant des mises à jour régulières de leurs outils à un coût raisonnable.
Il est également recommandé de discuter du risque de fausses alertes avec leurs fournisseurs d’IA et de déterminer la fréquence de ces alertes. Non seulement les fausses alertes font perdre du temps et des efforts, mais elles peuvent entraîner des interventions inutiles, stresser les animaux et perturber les routines établies. En outre, les agriculteurs risquent de perdre confiance dans la technologie s’ils continuent à recevoir de fausses alertes, ce qui la rendrait moins utile dans l’ensemble. Il est essentiel de trouver un juste équilibre entre la sensibilité des technologies d’IA aux problèmes réels et la réduction des fausses alertes pour favoriser une intégration réussie et bénéfique de ces outils dans les routines établies.
La confidentialité et la sécurité des données sont également des éléments à prendre en compte. Les systèmes d’IA s’appuient souvent sur de nombreuses données, et les agriculteurs doivent s’assurer que leurs informations sensibles, telles que les dossiers médicaux et les données personnelles, sont protégées de manière adéquate. Il est essentiel de comprendre les conditions de propriété et d’utilisation des données en collaboration avec les fournisseurs d’IA.
Quelles sont certaines des applications pratiques de l’IA dans l’industrie laitière?
Dans les dernières années, l’intérêt et les applications de l’IA pour soutenir les fermes laitières ont connu une croissance rapide, avec une augmentation presque exponentielle depuis 2010. Voici quelques applications sélectionnées qui promettent d’être mises en œuvre à l’avenir dans les exploitations laitières.
Boiterie
Les vaches boiteuses présentent souvent un schéma de marche altéré, caractérisé par une boiterie ou une démarche irrégulière. Elles peuvent privilégier une patte ou se montrer réticentes à mettre du poids sur un sabot en particulier. Les vaches boiteuses ont également tendance à réduire leur activité physique, y compris la marche et les déplacements dans l’étable ou le pâturage. Dans leur quête de détection précoce, les scientifiques ont exploré des approches innovantes telles que l’utilisation de l’intelligence artificielle pour interpréter les données générées par les vidéos ou les accéléromètres afin de détecter les vaches boiteuses. Cette approche permet d’identifier correctement les vaches boiteuses et les vaches normales avec une précision de 75 % à 85 %, ce qui est prometteur, mais reste sujet à de faux positifs.
Mammite
Des efforts considérables en matière de recherche et de développement ont été consacrés à la création d’applications d’IA pour la détection précoce des mammites dans les fermes laitières. Ces applications sont basées sur la détection d’une variété de marqueurs d’inflammation, tels que les changements de couleur, les gonflements, la température ou les anomalies du pis, les composants du lait tels que le comptage des cellules somatiques (CCS) et l’historique du troupeau. Le consensus semble être que le pouvoir prédictif des modèles d’apprentissage automatique pour identifier les vaches atteintes de mammite est élevé, mais pas suffisamment pour être mis en œuvre dans la pratique en raison d’un trop grand nombre d’alertes faussement positives.
Reproduction
L’apprentissage automatique de l’IA a de nombreuses applications dans le contexte de la reproduction animale. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent analyser des données provenant de capteurs, de dispositifs portables ou même d’indices visuels pour détecter avec précision les signes de chaleur chez les vaches, indiquant ainsi le moment optimal pour l’insémination. La preuve en a été faite récemment : les systèmes alimentés par l’IA ont aussi bien performé que les vétérinaires pour détecter les vaches en œstrus à partir de données provenant d’accéléromètres et de systèmes de positionnement. Si ces outils ont permis de détecter efficacement l’œstrus, les prévisions de l’apprentissage automatique concernant la conception, le vêlage et la dystocie des vaches sont généralement sous-optimales.
En s’appuyant sur les données fournies par les colliers et les accéléromètres, les chercheurs ont développé des modèles d’IA permettant d’identifier les vaches dans les huit heures précédant le vêlage. La valeur prédictive positive du système, c’est-à-dire sa spécificité dans la détection des vaches proches du vêlage, se situe entre 60 % et 80 %. Concrètement, cela signifie qu’au mieux, 20 % des alertes générées par ce système seraient des fausses alertes.
Consommation alimentaire
Une équipe de chercheurs israéliens a mis au point un système automatisé de mesure de la consommation alimentaire individuelle des vaches à l’aide de caméras reliées à un ordinateur. Le système repose sur la surveillance de la disparition des aliments devant la vache et, grâce à l’apprentissage automatique, sur l’estimation de la quantité d’aliments consommée à chaque repas. Bien que le système n’en soit qu’à ses débuts, il présente un potentiel prometteur, en particulier si les données générées peuvent être intégrées dans des modèles de détection des maladies. Les chercheurs ont signalé un taux d’erreur inférieur à 200 grammes par repas, ce qui signifie que leur système pourrait être utilisé pour prédire avec précision la quantité d’aliments consommée à chaque repas.
Conclusion
L’intégration des outils d’IA dans l’industrie laitière présente des opportunités significatives pour les agriculteurs. Toutefois, il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que les courbes d’apprentissage, la durabilité, la confidentialité et la sécurité des données lors de la mise en œuvre de ces technologies. Les agriculteurs devraient adopter une approche prudente, comme ils le font généralement lors de l’introduction de nouvelles technologies. Les outils de détection des maladies telles que la mammite et la boiterie, ainsi que ceux qui facilitent la détection des animaux souffrant de chaleur et de dystocie semblent prometteurs. Néanmoins, la réduction du nombre d’alertes faussement positives reste un travail en cours pour la plupart des outils disponibles.
Diego B. Nobrega, de la faculté de médecine vétérinaire de l’université de Calgary, département de la santé des animaux de production.
