Porc : créer un modèle prédictif en élevage Physior

#innovation #porc
16 juillet 2024

Et si demain, l’éleveur porcin disposait d’un outil d’aide à la décision basé sur un modèle mathématique prédictif reposant sur l’intelligence artificielle ? C’est ce qui est testé dans l’Élevage Porc Pilote Physior à l’EARL de la Maison Neuve.

Le modèle d’élevage Physior en place chez Pierre Morfouace à Plestan (22) fait l’objet d’un projet collaboratif sur trois ans (2021-2024), porté par Le Gouessant, l’IFIP et Asserva, et soutenu par la région Bretagne. « L’objectif est de caractériser ce type d’élevage sur les composantes techniques, économiques, sociales et sociétales », expose Mathilde Radek, responsable Recherche, Innovation, Développement chez Le Gouessant. Des preuves de concept d’outils d’aide à la décision (OAD) sont développées sur deux paramètres, la caudophagie et l’indice de consommation. Elles ont pour vocation de valider la faisabilité d’un pilotage à partir des données numériques issues de l’élevage, en vue de dupliquer le modèle à l’échelle de la filière.

Grâce aux données issues des cases sentinelles, l’intelligence artificielle identifie les facteurs influençant la dégradation ou l’amélioration de la caudophagie ou l’IC.

Plus de 600 données collectées

En maternité, post-sevrage et engraissement, 10 % des cases, appelées “cases sentinelles” ont été truffées de capteurs, caméras et automates. Exemple de données recueillies : les températures extérieure et intérieure, le taux de CO₂, la quantité d’aliments distribuée et consommée par jour par cochon, le poids des animaux, l’ouverture des volets de ventilation, le nombre de cochons dans les différentes zones de vie. À cela s’ajoutent des notations hebdomadaires visuelles de caudophagie et de propreté des cases et des animaux. Ainsi, plus de 600 données sont collectées. « C’est une ressource énorme, avec un potentiel incroyable ! » À condition que ces datas soient récupérées automatiquement, homogénéisées, standardisées et analysées correctement.

Tester le modèle

C’est la start-up See-d qui traite les données et fait tourner l’intelligence artificielle. « L’IA décèle les liens entre les données techniques du bâtiment et des animaux et les performances G3T et GTE. Elle crée des alertes sur des variables impactantes ». En découle un modèle mathématique prédictif capable de proposer à l’éleveur des actions correctives. Exemple, la température atteint le seuil critique, l’indice de consommation peut se dégrader, la ration doit être augmentée de 4,5 %. Attention ! Rien ne remplace l’œil de l’éleveur pour piloter l’atelier. Les outils numériques sont une source de performance supplémentaire grâce à une détection précoce. À l’aide d’un tableau de bord simple et ergonomique, l’algorithme est mis à l’épreuve dans l’élevage. « C’est un système auto-apprenant qui s’améliore en intégrant la réponse de l’éleveur d’appliquer ou non l’action corrective proposée ». Le futur s’invente ici !