Évaluer le poids d’un œuf et son calibre à partir d’une photo est devenu une réalité grâce à la data. Le modèle numérique développé dans le projet Egg Size offrira plusieurs applications en élevage de pondeuses.
Mettre au point une solution numérique capable de déterminer le poids et le calibre d’un œuf à partir d’une photo, c’est l’objectif du projet Egg Size. La finalité est double. Le premier intérêt est d’avoir une estimation de la répartition du calibre des œufs produits. « Aujourd’hui, nous n’avons pas de moyens
de vérifier le pourcentage d’œufs par catégorie, pourcentage déterminé par le centre de conditionnement », explique Amandine Astruc, cheffe projet innovation Pondeuse chez Le Gouessant. Une telle information obtenue en interne sera un atout pour discuter avec le client sur les contrats de
vente d’œufs à la masse. L’équipe commerciale aura aussi une image plus précise de la production et pourra orienter les ventes d’œufs en fonction des clients. « Le second intérêt est de disposer d’un indicateur précoce en cas de problème sanitaire comme un passage viral par exemple ». Le poids d’un œuf est en effet une donnée stable, il ne diminue qu’en cas d’incident sur l’élevage. C’est donc un indicateur fiable pour alerter l’éleveur et le technicien qui seront en mesure de réagir vite avant que la maladie ne s’installe. « En mettant en place des corrections rapidement, on évite une chute de production et on limite la perte de chiffres d’affaires. Les poules pondeuses retrouvent plus vite un niveau de production correct ».
Le projet Egg Size
Cette valeur ajoutée est possible grâce à la data et aux solutions numériques développées par la start-up See-d. La première étape du projet Egg Size était de constituer une banque de données. Des centaines d’œufs ont été photographiés, mesurés et pesés individuellement. En se basant sur cette bibliothèque de données, l’algorithme créé par See-d estime le poids et le calibre d’un œuf à partir d’un cliché. La technologie est actuellement en test dans deux élevages. Un dispositif de caméras est installé sur les convoyeurs à l’entrée de la salle de tri. Le rapprochement des résultats obtenus avec les données du centre de conditionnement et l’état sanitaire des lots permet d’améliorer les algorithmes. Au printemps, l’outil va être mis à l’épreuve dans un troisième élevage. « L’objectif est de vérifier sa fiabilité, valider sa robustesse et déceler les éventuelles améliorations à apporter ». Une fois validé, le concept sera dupliqué et pourra être déployé dans les exploitations avec contrat de vente à la masse ou au sein d’élevages situés dans une zone sanitaire à risque élevé. La solution numérique est attendue pour la fin de l’année.