Ces dernières années, divers systèmes de surveillance sont apparus sur le marché, mais la plupart de ces systèmes se limitent à un seul aspect de production ou de santé et utilisent un seul capteur à cette fin. Par conséquent, les producteurs laitiers doivent acheter et intégrer différents systèmes, ce qui est peu pratique et augmente les coûts. Par conséquent, Saïd Benaissa a étudié le potentiel d’un système de surveillance intégré à capteurs multiples.
Après avoir testé différents capteurs, Saïd s’est concentré sur les capteurs de mouvement placés sur le corps. Ceux-ci mesurent le mouvement dans trois directions et envoient les données en temps réel. Ils se sont avérés les plus intéressants pour cette application. La meilleure position pour les placer dépend de ce que vous voulez mesurer. Saïd Benaissa : « Si vous voulez mesurer les habitudes alimentaires, il est préférable de choisir un capteur au niveau du cou. Si vous êtes plus intéressé à mesurer le temps qu’il passe couché, il est préférable de choisir un capteur de jambe. Si vous voulez une surveillance totale comme dans cette étude, mieux vaut combiner les deux systèmes et avoir ainsi une grande précision dans les mesures. »
Par ailleurs, le doctorant a également ajouté un capteur de localisation autour du cou des animaux afin d’ajouter une dimension supplémentaire aux données (dans quelle zone de l’étable se trouve la vache et quelle distance parcourt-elle ?). L’autre objectif ? Vérifier si la combinaison de différents capteurs donne un meilleur résultat. Mais avant de pouvoir répondre à cette question, il a dû essayer d’obtenir des informations significatives à partir de plus de 200 jours de données sur les vaches.
Saïd s’est ensuite concentré sur les paramètres de détection précoce des chaleurs et du vêlage et a utilisé des divers algorithmes. Ceux-ci ont d’abord dû être affinés avec la connaissance du comportement animal. Après tout, quels changements dans le comportement d’une vache disent quelque chose au sujet des chaleurs ou du vêlage ?
En analysant les données, le chercheur a découvert, entre autres, qu’une vache qui doit vêler dans les 24 heures passe 2 à 3 heures de moins à manger et à ruminer. Lorsqu’elle se rapproche du moment du vêlage (6 à 12 heures), elle prend également deux à trois fois plus souvent une pause pour s’allonger. Le nombre de pas effectués par la vache ne semble pas être un indice fiable pour la détection du vêlage, mais il indique le moment idéal pour inséminer la vache. Deux jours avant les chaleurs, la vache commencera à marcher significativement plus (+/- 500 pas par 6 heures). De plus, elle passera moins de temps allongée (+/- 4 heures par jour) et ruminera quotidiennement 2 heures de moins.
Dans quelle mesure les capteurs et les algorithmes fonctionnent-ils bien pour la détection des chaleurs et du vêlage ? Le doctorant a testé ses modèles de détection pour chaque capteur individuellement et pour chaque combinaison de capteurs.
La combinaison d’un ou deux détecteurs de mouvement sur le cou et/ou la jambe avec un détecteur de localisation sur le cou a donné le meilleur résultat. La précision et la sensibilité de la détection se sont considérablement améliorées. Surtout dans la phase de détection ultérieure – 2 à 4 heures avant le vêlage ou les chaleurs, lorsqu’une grande vigilance est indiquée – cela fait une grande différence. Un capteur peut encore détecter le moment idéal pour l’insémination avec une précision de 58-64 % et le moment de mise bas avec 40-63 %. En combinant les capteurs, cela passe respectivement à 72-87 % et 67-79 %.
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