Mise au point et validation d’un système de tracking vidéo individuel pour le suivi du comportement des poulets de chair en élevage.

Garantir aux consommateurs un élevage de poulet de chair respectueux du bien-être animal est la base du métier d’éleveur, mais la société civile demande plus de transparence sur les pratiques d’élevage. Des méthodes d’évaluation du bien-être en élevage existent (ex : EBENE®) mais nécessitent du temps et la présence d’un observateur formé. L’analyse d’image est une opportunité pour réaliser des mesures en continu et en temps réel, sans nécessiter la présence d’un observateur dans le bâtiment (ie sans perturbation des animaux). Les objectifs de cet article sont de 1/ faire état de performances actuelles d’un nouveau système de tracking (de suivi) individuel des poulets par imagerie utilisant l’intelligence artificielle, mis au point dans le cadre de plusieurs essais en conditions commerciales de poulets de chair et de 2/ vérifier la cohérence entre la quantification de certains comportements exprimés par les poulets de chair par un observateur et les données collectées par le système de tracking. Ces algorithmes permettent une quantification précise de l’activité des poulets. Il n’existe pas à ce jour de système similaire en développement ou commercialisé, adapté aux densités d’élevage commercial de poulets de chair. En effet, les publications sur des développements similaires montrent des résultats d’essais uniquement réalisés sur de petits groupes d’animaux.

Les travaux ont montré que la sensibilité de l'algorithme varie selon l’âge, la hauteur de la caméra, la densité de poulets au m² et leur activité. Celle-ci passe de 99,2% à 29 jours d’âge et une densité de 10 poulets par m², à 98,1% à 20 animaux au m². Cette détection est fortement liée au nombre de pixels par poulet qui augmente avec l’âge et avec la résolution des images de la caméra (nombre de pixels/m²). Une augmentation de la hauteur de la caméra ou une dégradation de la définition de l’image (nombre de pixels de l’image), diminue la résolution de l’image et la sensibilité. Le temps passé aux abreuvoirs, mesuré automatiquement est corrélé positivement à l’action de boire relevée par observations vidéos. Il en va de même pour le temps passé aux mangeoires et l’action de manger. La distance parcourue relevée automatiquement est corrélée positivement à la posture debout relevée par observations vidéos. Ces résultats soulignent l’intérêt de continuer les travaux de développement d’un système de détection automatique des comportements des poulets de chair, par l’élaboration d’indicateurs basés sur les données issues du tracking par imagerie. L’objectif in fine est d’intégrer ces développements à un outil complet de relevé automatique d’indicateurs de bien-être chez les poulets de chair d’élevages commerciaux.